Postpartum psychiatric hospital admissions: A population-based study from British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The risk of psychiatric hospitalization increases in the year postpartum, and rates have been rising. However, data describing these admissions is limited. In this retrospective, population-based study of all deliveries between 2015-2019 in British Columbia (BC), Canada, we linked BC perinatal data registry with other health services data, including all hospital admissions. Rates, characteristics, and risk factors for postpartum psychiatric hospital admissions were analyzed using descriptive statistics and logistic regression modeling. Following 189,530 deliveries, there were 812 postpartum psychiatric admissions (∼4/1000 deliveries). The most common indications for postpartum admission were depression (n=233[28.7%]) and substance-related disorders (n=234[28.8%]). These hospitalizations were short (median=3 days, IQR(Q1-Q3)=1-8), and relatively late (median=5.5 months postpartum, IQR(Q1-Q3)=68.5-251 days). Hospitalizations for psychosis and bipolar disorder occurred much later than expected (psychosis: median=111 days postpartum (IQR=32-213); bipolar disorder: median=118 days (IQR=42-230)). The risk factors most associated with these admissions were younger age, especially age<20 (aOR=5.01, 95% CI:3.60-6.98), receiving treatment for schizophrenia during pregnancy (aOR=4.21, 95% CI:2.42-7.34), and a psychiatric diagnosis during pregnancy (aOR=3.58, 95% CI:2.30-5.58). These results show that those at high risk of severe postpartum psychiatric illness were young, took antidepressants during pregnancy, and had a recent psychiatric illness. This knowledge could support early intervention and avoid the need for hospitalization. This research should be replicated and expanded to explore gaps in the healthcare system for severe postpartum psychiatric illness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».