Prevalência de Sintomas de Depressão Pós-Parto em Países de Alta Renda e de Baixa e Média Renda na Pandemia de COVID-19 e Efeito da Depressão Sobre a Mortalidade por COVID-19: Revisão Sistemática com Meta-Análise
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: O primeiro e segundo artigos de revisão sistemática com meta-análise, que compõem a presente tese, têm por objetivos comparar a prevalência de sintomas de depressão pós-parto entre países de alta e de baixa e média renda durante a pandemia de COVID-19; e avaliar a associação entre a depressão preexistente e o risco de morte por COVID-19, respectivamente. Métodos: As bases de dados PubMed, Embase, Virtual Health Library, Scopus, Web of Science, PsycINFO e CINAHL foram utilizadas para realização das buscas bibliográficas, em ambos os artigos. Para o primeiro artigo, foram selecionados estudos transversais com base nos seguintes critérios de elegibilidade: puérperas com idade ≥ 18 anos; dados coletados durante a pandemia de COVID-19; sintomas de depressão pós-parto avaliados por meio da Escala de Depressão Pós-Parto de Edimburgo. A avaliação de qualidade dos estudos selecionados foi realizada de acordo com o Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Checklist. No segundo artigo foram elegíveis estudos de coorte e caso-controle que avaliaram taxas de mortalidade entre indivíduos com e sem sintomas ou diagnóstico de depressão com infecção por COVID-19 confirmada por exames laboratoriais. A avaliação da qualidade dos estudos incluídos foi realizada por meio da Escala de Avaliação da Qualidade de Newcastle-Ottawa. Ambos os artigos seguiram as diretrizes do Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) e foram registrados no PROSPERO. Resultados: A prevalência geral de sintomas de depressão pós-parto foi de 31% (IC95% 21,85-40,99), sendo que essa medida não diferiu entre mulheres de países de alta renda (30,5% [IC95% 16,95-46,02]) daquelas de países de baixa e média renda (31,5% [IC95% 19,26-45,15]). Também observou-se que a chance de mortalidade por COVID-19 entre indivíduos deprimidos foi alta (OR = 1,53 [IC 95%: 1,29 - 1,81]). Conclusão: A depressão pós-parto deve ser monitorada regularmente em todo o mundo para avaliar, discutir e recomendar medidas mais assertivas que possam ser implementadas para enfrentá-la. Além disso, a depressão pode aumentar substancialmente o risco de mortalidade entre indivíduos diagnosticados com COVID-19 demonstrando o quão importante é abordar as preocupações com a saúde mental nos planos de gerenciamento e resposta à COVID-19.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".