The role of artificial intelligence in the prediction, identification, diagnosis and treatment of perinatal depression and anxiety among women in LMICs: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Perinatal depression and anxiety (PDA) is associated with a high risk of maternal mortality. Existing data shows that 95% of maternal mortality in low- and middle-income countries (LMICs) is due to resource constraints and negligence in addressing perinatal mental health (PMH). Research conducted in more developed countries has demonstrated the potential of artificial intelligence (AI) to assist in predicting, identifying, diagnosing and treating PDA. However, there is limited knowledge regarding the utilisation of AI in LMICs where PDA disproportionately affects women. Therefore, this study aims to investigate the role of AI in predicting, identifying, diagnosing and treating PDA among pregnant women and mothers in LMICs. METHODS AND ANALYSIS: This systematic review will use a patient and public involvement (PPI) approach to systematically investigate the role of AI in predicting, identifying, diagnosing, and treating PDA among pregnant women and mothers in LMICs. The study will combine secondary evidence from academic databases and primary evidence from focus group discussions and a workshop and webinar to comprehensively analyse all relevant published and reported evidence on PDA and AI from the period between January 2010 and May 2024. To gather the necessary secondary data, reputable interdisciplinary databases in the field of maternal health and AI will be used, including ACM Digital Library, CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, Scopus and Web of Science. The extracted data will be reported following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) framework, ensuring transparency and comprehensiveness in reporting the findings. Finally, the extracted studies will be synthesised using the integrative data synthesis approach. ETHICS AND DISSEMINATION: Given the PPI approach to be employed by this study which involves multi-stakeholders including mothers with lived experience, ethical approvals have been sought from the University of Ghana and University of Alberta. Additionally, during the review process, to ensure that the articles included in this study uphold ethical standards, only peer-reviewed articles from reputable journals/databases will be included in this review. The findings from this systematic review will be disseminated through workshops, webinars, conferences, academic publications, social media and all relevant platforms available to the researchers. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: PROSPERO (10/06/24) CRD42024549455.
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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 | 0,045 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,004 |
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 ».