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Enregistrement W4416926372 · doi:10.2196/63663

Prevalence and Factors Associated With Depression Among Antenatal and Postnatal Women Attending Government Health Clinics in Selangor, Malaysia: Protocol for a Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4416926372 sur OpenAlexvenueno aff
Nor Asiah Muhamad, Nur Hasnah Maamor, Izzah Athirah Rosli, Nik Athirah Farhana Nik Azhan, Nurul Hidayah Jamalluddin, Fatin Norhasny Leman, Tengku Puteri Nadiah Tengku Baharudin Shah, Nurul Syazwani Misnan, Noor Harzana Harrun, Norliza Chemi, Norni Abdullah, Nurashikin Ibrahim, Norli Abdul Jabbar

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Protocol (science)Government (linguistics)Antenatal depressionPublic healthPopulationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maternal mental health concerns either during pregnancy or the postpartum period are a public health challenge. Depression, anxiety, and stress can lead to poorer outcomes in the antenatal and postpartum periods. There is evidence that the effect of stress, anxiety, and depression during pregnancy negatively affects fetal neurodevelopment and children's developmental outcomes. Early diagnosis can improve treatment outcomes and prevent negative impacts on the mother and baby. Identifying risk factors, such as age, socioeconomic status, mental health history, and family dysfunction, and clinical manifestations are important for public health programs. OBJECTIVE: This study aims to determine the prevalence of depression and associated risk factors among antenatal and postnatal women attending government health clinics in Selangor. METHODS: A multicenter cross-sectional study will be conducted among antenatal and postnatal women attending government health clinics (Klinik Kesihatan) in Selangor, Malaysia, from August 1, 2024, to December 31, 2026. We will perform a simple random sampling in all 9 districts in Selangor to select 1 government health clinic in each district. The inclusion criteria for this study are women aged 18 years and older who are either pregnant or delivered a newborn or stillborn child within the preceding 6 weeks. We will use a published screening tool (Edinburgh Postnatal Depression Scale) to determine the level of depression among antenatal and postnatal women. We will also collect data on sociodemographic characteristics, obstetric factors, and psychosocial support. RESULTS: We will obtain ethics approval from the relevant ethics boards prior to data collection. Data will be analyzed using SPSS version 26.0 (IBM Corporation) and we will conduct a descriptive analysis to determine the prevalence of depression. We will calculate the level of depression among antenatal and postnatal women and score it based on a previous study conducted in Malaysia, with a score of ≥12 indicating the presence of depression. The association between depression and risk factors will be determined by multiple logistic regression analysis. P values less than .05 will be considered statistically significant. CONCLUSIONS: Depression is one of the mental health complications that may arise following childbirth. Therefore, the findings of this study on the prevalence and associated risk factors of depression among antenatal and postnatal women in Selangor may help women address this challenge and improve maternal mental health during pregnancy and after birth. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/63663.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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