Depression among pregnant teenagers receiving antenatal care from primary healthcare facilities in Mbarara city, Southwestern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a serious mental health condition whose risk is highest among women during pregnancy. The risk is high among pregnant teenagers due to intertwined developmental, hormone-mediated physical and psychosocial changes of pregnancy, with significant negative impacts on the unborn baby and the mother. This study aimed to determine the prevalence of depression and associated factors among pregnant teenagers in Mbarara city, southwestern Uganda. METHODS: This was a cross-sectional study where we enrolled pregnant teenagers (13-19 years) attending antenatal care at 4 selected lower healthcare facilities in Mbarara City southwestern Uganda. We collected information on depression, resilience, social support and household food insecurity. Depression was defined as a score > 10 on the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). Resilience was assessed using the 14-item Wagnild and Young Resilience Scale, Multi-dimensional Scale of perceived social support (MDSPSS) assessed perceived social support, and Household Food Insecurity Access Scale (HFIAS) assessed food insecurity in addition to sociodemographic variables. We run logistic regression analysis to determine factors associated with depression. RESULTS: A total of 373 participants were recruited; median age was 19 (IQR: 18-19) years, 59% attained primary level education. The prevalence of depression was 35.9% (95% CI: 31.1% to 41.0%). Factors significantly associated with depression were current alcohol use (aOR = 1.98, 95% CI: 1.18 - 3.32, p = 0.010), and food insecurity (aOR = 2.24, 95% CI: 1.25 - 4.01, p = 0.006). Factors that reduced the odds of depression included resilience (aOR = 0.93, 95% CI: 0.91 - 0.97, p = 0.001) and family social support (aOR = 0.94, 95% CI: 0.88 - 0.99, p = 0.031). CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS: In this study the prevalence of depression among pregnant teenagers was significantly high. Mental health services should be integrated in the antenatal care clinics to address the mental health needs of pregnant teenagers. We recommend further studies to explore the lived experiences focusing on the challenges and further understanding of their coping strategies and other possible confounders of depression. In addition, longitudinal studies should be conducted to establish the temporal relationships between the different factors related to depression to support intervention studies that promote the mental health of young mothers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».