A machine learning approach to identifying pregnant women's risk for persistent post-traumatic stress following childbirth.

Rousseau, Sofie; Polachek, Inbal Shlomi; Frenkel, Tahl I

Rousseau, Sofie; Polachek, Inbal Shlomi; Frenkel, Tahl I.

Afiliação

Rousseau S; Ziama Arkin Infancy Institute, Interdisciplinary Center (IDC) Herzliya, Hanadiv 71, 1st floor, Herzliya 46485, Israel; Baruch Ivcher School of Psychology, Interdisciplinary Center (IDC) Herzliya, HaUniversity 8, Herzliya 4610101, Israel.
Polachek IS; Be'er Ya'akov Medical Center, Israel; Tel Aviv University, Sackler School of Medicine, Tel Aviv, Israel.
Frenkel TI; Ziama Arkin Infancy Institute, Interdisciplinary Center (IDC) Herzliya, Hanadiv 71, 1st floor, Herzliya 46485, Israel; Baruch Ivcher School of Psychology, Interdisciplinary Center (IDC) Herzliya, HaUniversity 8, Herzliya 4610101, Israel. Electronic address: tahl.frenkel@idc.ac.il.

J Affect Disord ; 296: 136-149, 2022 01 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34601301

Assuntos

Transtornos de Estresse Pós-Traumáticos; Parto Obstétrico; Feminino; Humanos; Aprendizado de Máquina; Parto; Período Pós-Parto; Gravidez; Gestantes; Transtornos de Estresse Pós-Traumáticos/diagnóstico

Palavras-chave

Decision tree; Machine learning; Post-traumatic stress following childbirth; Predictive screening; Pregnancy

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Transtornos de Estresse Pós-Traumáticos Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Female / Humans / Pregnancy Idioma: En Revista: J Affect Disord Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Israel País de publicação: Holanda

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