Association Between Chronic Medical Conditions and Acute Perinatal Psychiatric Health-Care Encounters Among Migrants: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:To examine the relationship between prepregnancy chronic medical conditions (CMCs) and the risk of acute perinatal psychiatric health-care encounters (i.e., psychiatric emergency department visits, hospitalizations) among refugees, nonrefugee immigrants, and long-term residents in Ontario.Methods:We conducted a population-based study of 15- to 49-year-old refugees (<i>N</i> = 29,189), nonrefugee immigrants (<i>N</i> = 187,430), and long-term residents (<i>N</i> = 641,385) with and without CMC in Ontario, Canada, with a singleton live birth in 2005 to 2015 and no treatment for mental illness in the 2 years before pregnancy. Modified Poisson regression was used to estimate the relative risk of a psychiatric emergency department visit or hospitalization from conception until 1 year postpartum among women with versus without CMC, stratified by migrant status. An unstratified model with an interaction term between CMC and migrant status was used to test for multiplicativity of effects.Results:The association between CMC and risk of a psychiatric emergency department visit or hospitalization was stronger among refugees (adjusted relative risk [aRR] = 1.87; 95% confidence interval [CI], 1.36 to 2.58) compared to long-term residents (aRR = 1.39; 95% CI, 1.30 to 1.48; interaction <i>P</i> = 0.047). The strength of the association was no different in nonrefugee immigrants (aRR = 1.26; 95% CI, 1.05 to 1.51) compared to long-term residents (interaction <i>P</i> = 0.45).Conclusion:Our study identifies refugee women with CMC as a high-risk group for acute psychiatric health care in the perinatal period. Preventive psychosocial interventions may be warranted to enhance supportive resources for all women with CMC and, in particular refugee women, to reduce the risk of acute psychiatric health care in the perinatal period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».