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Enregistrement W4408414940 · doi:10.1017/s2045796025000150

A population-based cohort study of perinatal mental illness following traumatic brain injury

2025· article· en· W4408414940 sur OpenAlexaffabout
Hilary K. Brown, Kinwah Fung, Andrea Mataruga, Rachel Strauss, Vincy Chan, Natalie Urbach, Tatyana Mollayeva, Angela Colantonio, Eyal Cohen‬‏, Cindy‐Lee Dennis, Joel G. Ray, Natasha Saunders, Simone N. Vigod

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Psychiatric Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHospital for Sick ChildrenThe Scarborough HospitalPublic Health OntarioQueen's UniversityWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMental illnessMood disordersPopulationCohortMoodTraumatic brain injuryAnxietyPoisson regressionBipolar disorderPsychiatryCohort studyRelative riskMental healthPoison controlPediatricsConfidence intervalInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To examine the risk of perinatal mental illness, including new diagnoses and recurrent use of mental healthcare, comparing women with and without traumatic brain injury (TBI), and to identify injury-related factors associated with these outcomes among women with TBI. METHODS: We conducted a population-based cohort study in Ontario, Canada, of all obstetrical deliveries to women in 2012-2021, excluding those with mental healthcare use in the year before conception. The cohort was stratified into women with no remote mental illness history (to identify new mental illness diagnoses between conception and 365 days postpartum) and those with a remote mental illness history (to identify recurrent illnesses). Modified Poisson regression generated adjusted relative risks (aRRs) (1) comparing women with and without TBI and (2) according to injury-related variables (i.e., number, severity, timing, mechanism and intent) among women with TBI. RESULTS: = 786,317 without a history of TBI (mean age: 30.6 years [SD, 5.0]). Women with TBI were at elevated risk of a new mental illness diagnosis in the perinatal period compared to women without TBI (18.5% vs. 12.7%; aRR: 1.31, 95% confidence interval [CI]: 1.24-1.39), including mood and anxiety disorders. Women with a TBI were also at elevated risk for recurrent use of mental healthcare perinatally (35.5% vs. 27.8%; aRR: 1.18, 95% CI: 1.14-1.22), including mood and anxiety, psychotic, substance use and other mental health disorders. Among women with a history of TBI, the number of TBI-related healthcare encounters was positively associated with an elevated risk of new-onset mental illness. CONCLUSIONS: These findings demonstrate the need for providers to be attentive to the risk for perinatal mental illness in women with a TBI. This population may benefit from screening and tailored mental health supports and treatment options.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,361 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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