Depresión y ansiedad prenatal: una revisión de la literatura
Bibliographic record
Abstract
Introducción. Las mujeres con depresión y ansiedad prenatal pueden sufrir problemas en su funcionamiento social, retraimiento emocional y excesiva preocupación por su habilidad futura para ejercer el rol materno. Objetivo. Identificar y describir los hallazgos reportados sobre los factores de riesgo para el desarrollo de depresión y ansiedad prenatal, las consecuencias para la madre y su descendencia, las explicaciones teóricas que abordan su génesis, mantenimiento y las estrategias de atención en salud. Metodología. Se realizó una revisión de la literatura en las bases de datos y fuentes de información: Pub Med, EBSCO Host, Scielo, Redalyc y Google Scholar, de artículos publicados entre 1995 y 2015, empleando los términos “depression during pregnancy”, “antenatal anxiety”, “perinatal mental health”, y “prenatal anxiety” entre otros, se seleccionaron artículos que reportaran el riesgos e impactos en la salud de la madre y su descendencia, explicaciones teóricas sobre génesis y mantenimiento de la depresión y ansiedad. Resultados. El principal factor de riesgo identificado es una historia previa de ansiedad y/o depresión; entre los efectos negativos para la salud del bebe se destacan restricción en el crecimiento fetal, bajo peso al nacer, parto prematuro y a futuro problemas emocionales y conductuales del niño. Las estrategias de acción comprenden el diseño de guías y protocolos de atención clínica que permiten identificar las mujeres en riesgo y las que ya presentan una sintomatología media o severa. Conclusiones. Los anteriores resultados ponen en evidencia la necesidad de implementar estrategias de acción que permitan la identificación temprana de poblaciones en riesgo. [Mojica-Perilla M, Redondo-Rodríguez S, Osma-Zambrano SE. Depresión y ansiedad prenatal: una revisión de la literatura. MedUNAB. 2019;22(2):200-212. doi: 10.29375/01237047.2820]
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.023 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".