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Enregistrement W4395033777 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.7983

Severe Maternal Morbidity and Mental Health Hospitalizations or Emergency Department Visits

2024· article· en· W4395033777 sur OpenAlexaffabout
Asia Blackman, Ugochinyere Vivian Ukah, Robert W. Platt, Xiangfei Meng, Gabriel D. Shapiro, Isabelle Malhamé, Joel G. Ray, Sarka Lisonkova, Darine El‐Chaâr, Nathalie Auger, Natalie Dayan

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcGill University Health CentreUniversity of British ColumbiaDouglas CollegeMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMental healthMedicineMaternal morbidityMedical emergencyEmergency medicinePsychiatryPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Severe maternal morbidity (SMM) can have long-term health consequences for the affected mother. The association between SMM and future maternal mental health conditions has not been well studied. Objective: To assess the association between SMM in the first recorded birth and the risk of hospitalization or emergency department (ED) visits for a mental health condition over a 13-year period. Design, Setting, and Participants: This population-based retrospective cohort study used data from postpartum individuals aged 18 to 55 years with a first hospital delivery between 2008 and 2021 in 11 provinces and territories in Canada, except Québec. Data were analyzed from January to June 2023. Exposure: SMM, defined as a composite of conditions, such as septic shock, severe preeclampsia or eclampsia, severe hemorrhage with intervention, or other complications, occurring after 20 weeks' gestation and up to 42 days after a first delivery. Main Outcomes and Measures: The main outcome was a hospitalization or ED visit for a mental health condition, including mood and anxiety disorders, substance use, schizophrenia, and other psychotic disorder, or suicidality or self-harm event, arising at least 43 days after the first birth hospitalization. Cox regression models generated hazard ratios with 95% CIs, adjusted for baseline maternal comorbidities, maternal age at delivery, income quintile, type of residence, hospital type, and delivery year. Results: Of 2 026 594 individuals with a first hospital delivery, 1 579 392 individuals (mean [SD] age, 30.0 [5.4] years) had complete ED and hospital records and were included in analyses; among these, 35 825 individuals (2.3%) had SMM. Compared with individuals without SMM, those with SMM were older (mean [SD] age, 29.9 [5.4] years vs 30.7 [6.0] years), were more likely to deliver in a teaching tertiary care hospital (40.8% vs 51.1%), and to have preexisting conditions (eg, ≥2 conditions: 1.2% vs 5.3%), gestational diabetes (8.2% vs 11.7%), stillbirth (0.5% vs 1.6%), preterm birth (7.7% vs 25.0%), or cesarean delivery (31.0% vs 54.3%). After a median (IQR) duration of 2.6 (1.3-6.4) years, 1287 (96.1 per 10 000) individuals with SMM had a mental health hospitalization or ED visit, compared with 41 779 (73.2 per 10 000) individuals without SMM (adjusted hazard ratio, 1.26 [95% CI, 1.19-1.34]). Conclusions and Relevance: In this cohort study of postpartum individuals with and without SMM in pregnancy and delivery, there was an increased risk of mental health hospitalizations or ED visits up to 13 years after a delivery complicated by SMM. Enhanced surveillance and provision of postpartum mental health resources may be especially important after SMM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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