The Incidence of Postpartum Post‐Traumatic Stress Disorder in Women Exposed to Adverse Childhood Experiences: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse childhood experiences (ACEs) are known contributors to lifelong mental health challenges. Despite studies linking ACEs to increased risk of adverse postpartum mental health outcomes, a systematic review on the occurrence of postpartum post-traumatic stress disorder (PTSD) in women with ACEs is lacking. METHODS: A systematic search was conducted in seven databases to retrieve studies from inception to January 31, 2024. A random-effects model was used to quantify weighted estimates of postpartum PTSD incidence. Statistical analysis was conducted using R software. RESULTS: Seven studies were included in the system review. One study was identified as an outlier and excluded from the meta-analysis. Among the six remaining studies, 1186 women exposed to ACEs were identified, with 249 of them experiencing postpartum PTSD. The estimated incidence of postpartum PTSD among women exposed to ACEs was 22.6% (95% confidence interval [CI] 16.1%-29.8%). Subgroup analysis revealed significant variations in incidence depending on study settings (p < 0.01) and PTSD assessment methods (p < 0.01). Due to multicollinearity among the primary variables, a meta-regression to identify factors influencing study heterogeneity was not conducted. CONCLUSION: The incidence of postpartum PTSD was 22.6% in women with ACEs, higher than that observed in the general obstetric population. This finding suggests the need to provide comprehensive postpartum care for these women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».