Models and key elements of integrated perinatal mental health care: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Perinatal mental illness is a common and significant complication of pregnancy and childbirth. When left untreated, these illnesses are associated with an increased risk of adverse health outcomes for mothers, infants, and families. While early detection and effective management are essential, less than 15% of affected individuals receive timely and appropriate treatment. Integrated care offers a promising approach to addressing complex treatment barriers; however, the core features of integrated perinatal mental health (PMH) care are not well understood. We conducted a scoping review to identify and synthesize evidence on existing models and key elements of integrated PMH, with data extracted according to PRISMA guidelines. The search was conducted across four databases: Ovid MEDLINE, EMBASE, PsycInfo, and CINAHL. We included peer-reviewed articles, published in English between 1990 and 2024, that described models of integrated PMH care. Three reviewers independently screened 4588 articles by title and abstract, with 153 articles selected for full-text review. A total of 45 peer-reviewed articles were retained for analysis. These articles described a wide range of integrated PMH care models, including specialized inpatient units, intensive hospital day programs, outpatient and community clinics, and collaborative and stepped-care frameworks. An analysis of these models identified seven key elements of integrated care: (1) screening, assessment, and triage; (2) integrated care delivery; (3) patient-centred care; (4) a biopsychosocial approach to treatment; (5) PMH-trained clinicians; (6) health promotion and illness prevention; and (7) transition and discharge planning. This evidence suggests that care integration improves the accessibility, continuity, and quality of PMH care. Integrated models of care can take many forms with positive impacts on perinatal individuals and their families. Research is needed to establish consensus on the key elements of integrated care to support implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».