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Enregistrement W4403827028 · doi:10.1371/journal.pgph.0003586

Perinatal depression and adverse child growth outcomes in low-income and middle-income countries (LMICs): A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4403827028 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth A. Carosella, Shradha Chhabria, Hyelee Kim, Aliya Moreira, Dana Naamani, Brennan Ninesling, Aimee J. Lansdale, Lakshmi Gopalakrishnan, Bizu Gelaye, Aisha K. Yousafzai, Stefania Papatheodorou

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderweightMedicineCINAHLEdinburgh Postnatal Depression ScaleWastingMeta-analysisOdds ratioOverweightPostpartum depressionPediatricsAntenatal depressionPregnancyObesityPsychological interventionPsychiatryDepressive symptomsInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perinatal depression (PND), which encompasses the antepartum and postpartum depression (APD and PPD), is a neglected crisis in low-income and middle-income countries (LMICs). We aimed to systematically search and meta-analyze existing evidence to determine whether a mother's PND affects adverse growth outcomes in children in LMICs (PROSPERO protocol: CRD42021246803). We conducted searches, including nine databases (PubMed, EMBASE, Web of Science, CINAHL Plus, Global Health Database, Google Scholar, WHO Regional Databases, PsycINFO, and LILACS) from January 2000 to September 2023. We restricted studies that assessed PND using validated screening tools or clinical interviews during pregnancy or within 12 months postpartum. We included studies that reported four types of adverse child growth outcomes (stunting, wasting, underweight, and overweight/obesity) in children younger than 5 years. We assessed the quality using the Newcastle Ottawa Scale and pooled risk ratios (RRs) and odds ratios (ORs) between PND and each adverse growth outcome using random-effects models. In total, 27 studies met the inclusion criteria for systematic review, with 24 eligible for meta-analysis, spanning data from 15 countries and 26,261 mother-baby pairs. Based on the studies that reported ORs, children below the age of 3 years with mothers experiencing PND had higher odds for stunting (OR 1.63, 95% CI 1.32, 2.02, I2 = 56.0%) and underweight (OR 2.65, 95% CI 1.90, 3.68, I2 = 34.5%) compared to children of mothers without PND. The pooled RRs for stunting and underweight did not show significant differences between mothers with and without PND. Studies on wasting (n = 5) and overweight/obesity (n = 2) were limited, demonstrating inconsistent results across studies. The association between PND and adverse growth outcomes varied according to the measure of association, region, country, PND type, outcome timepoint, and study design. There were limited studies in diverse LMICs, particularly on wasting, or overweight/obesity as an outcome.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,029
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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