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Enregistrement W4408128157 · doi:10.2196/67386

Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Preventing Postpartum Depressive Symptoms Among Pregnant Individuals With Depression: Multicenter Randomized Controlled Trial in China

2025· article· en· W4408128157 sur OpenAlexaff
Chen-Chi Duan, Chen Zhang, Hua-Lin Xu, Jing Tao, Jia-Le Yu, Dan Zhang, Shan Wu, Zeng Xiu, Wan-Ting Zeng, Zhi-Yin Zhang, Cindy‐Lee Dennis, Han Liu, Jiaying Wu, Ben W. Mol, Hefeng Huang, Yanting Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialDepression (economics)Postpartum depressionCognitive behavioral therapyMedicineDepressive symptomsEdinburgh Postnatal Depression ScaleCognitionClinical psychologyPsychiatryPregnancyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Women are particularly vulnerable to depression during pregnancy, which is one of the strongest risk factors for developing postpartum depression (PPD). Addressing antenatal depressive symptoms in these women is crucial for preventing PPD. However, little is known about the effectiveness of internet-based cognitive behavioral therapy (ICBT) in preventing PPD in this high-risk group. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the short- and long-term effects of ICBT in preventing PPD among women with antenatal depressive symptoms. METHODS: Participants were screened for antenatal depressive symptoms using the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) and randomly allocated (1:1) to either the ICBT group (receiving weekly online modules starting antenatally and continuing into early postpartum) or the control group (observed without treatment). Follow-up assessments were conducted up to 12 months postpartum, and data were analyzed using generalized estimating equations. The primary outcome was the prevalence of depressive symptoms at 6 weeks postpartum. A subgroup analysis based on the severity of antenatal depressive symptoms was also performed. The secondary outcomes included the long-term effects of ICBT on maternal depression, as well as its impact on anxiety, sleep quality, social support, parenting stress, co-parenting relationships, and infant development. RESULTS: Between August 2020 and September 2021, 300 pregnant individuals were recruited from 5 centers across China. No significant differences were observed in depressive symptoms at 6 weeks postpartum (P=.18) or at any longer-term follow-up time points (P=.18). However, a post hoc subgroup analysis showed that participants with antenatal EPDS scores of 10-12 in the ICBT group had a lower risk of developing depression during the first year postpartum (odds ratio 0.534, 95% CI 0.313-0.912; P=.02), but this was not observed for participants with more severe depression. Additionally, this subgroup demonstrated higher levels of co-parenting relationships (P=.02). CONCLUSIONS: Among individuals with antenatal depression, ICBT did not prevent the development of PPD. However, ICBT may be a preferable option for those with mild to moderate antenatal depressive symptoms. Future research is needed to explore modifications to ICBT to address more severe depressive symptoms. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2000033433; https://www.chictr.org.cn/showproj.html?proj=54482. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1186/s13063-022-06728-5.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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