Suffering in silence: Accessing mental health care and repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) for peripartum depression - A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Peripartum depression (PPD) is a prevalent and serious mental health disorder that is often underdiagnosed and undertreated due to limited effective and safe treatment options. Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) has emerged as a non-invasive treatment for PPD, yet awareness among patients is low. This study aims to identify barriers and facilitators to accessing mental health treatment, particularly rTMS, for PPD. We conducted 36 interviews with individuals who experienced depressive symptoms during the peripartum period and health providers, followed by a descriptive interpretive thematic analysis. Key risk factors identified include personal (i.e., age), clinical (i.e., traumatic birth), situational (i.e., COVID-19, homelessness), and social (i.e., discrimination, domestic abuse). Five themes emerged regarding barriers and facilitators: 1) the need for mom-centered care, 2) systemic challenges, 3) the importance of mental health education, 4) stigma and custody concerns, and 5) challenges in accessing care. Eighty-three percent of participants were unaware of rTMS, but following a brief description, 75% were willing to receive or refer to rTMS if it was available to them. Addressing systemic and access-related concerns is crucial to ensuring patients with PPD have access to safe, effective, and accessible treatments.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».