EPDS – Edynburska Skala Depresji Poporodowej: jak policzyć wynik

Autor: Konrad Hryniewicz · Opublikowano: 28 października 2026 · Aktualizacja: 27 października 2026

Czym jest EPDS

EPDS (Edinburgh Postnatal Depression Scale), czyli Edynburska Skala Depresji Poporodowej, to krótka skala samoopisowa do przesiewu w kierunku depresji po porodzie. Opracowali ją Cox i in. (1987) w Edynburgu. W badaniu walidacyjnym 84 matek skala miała zadowalającą czułość i swoistość względem wywiadu psychiatrycznego i reagowała na zmianę nasilenia objawów. Jej wypełnienie zajmuje około 5 minut. Dziś stosuje się ją także w ciąży, a jej trafność w ciąży i po porodzie jest podobna (Levis i in., 2020).

EPDS to jedno z najczęściej używanych narzędzi w pracach z położnictwa, pielęgniarstwa i psychologii okołoporodowej. Ten wpis pokazuje, jak policzyć wynik, na co uważać przy pozycjach z odwróconą kolejnością odpowiedzi, które progi mają źródło i co zaplanować w badaniu w związku z pozycją 10, dotyczącą myśli o zrobieniu sobie krzywdy. Treści pozycji nie przytaczamy.

Budowa: 10 pozycji, punkty 0–3, wynik 0–30

Według podręcznika autorów kobieta zaznacza odpowiedź najbliższą temu, jak czuła się w ostatnich 7 dniach (Cox i in., 2014). Każda z 10 pozycji ma cztery odpowiedzi punktowane 0–3: odpowiedź „normalna” dostaje 0, a najcięższa 3. Wynik całkowity to suma punktów, więc mieści się w zakresie 0–30. Wyższy wynik oznacza więcej objawów. Autorzy podkreślają, że dziesięć pozycji i prosty sposób punktacji nie zmieniły się od 1987 r.

Pułapka tkwi w formularzu. Odpowiedzi nie są ułożone w każdej pozycji w tym samym kierunku. W formularzu z podręcznika pozycje 1, 2 i 4 zaczynają się od odpowiedzi „normalnej”, a pozycje 3 i 5–9 od najcięższej (Cox i in., 2014). Kierunek pozycji 10 sprawdź na arkuszu punktacji w podręczniku albo w artykule z 1987 r. W kodzie przykładowym traktujemy ją jak pozycje 5–9. To nasze założenie, które musisz potwierdzić na swoim formularzu.

Trzy pozycje (3, 4 i 5) często tworzą czynnik lęku. Matthey (2008) nazwał je EPDS-3A i zbadał jako krótką podskalę o zakresie 0–9. To dodatek do wyniku całkowitego, a nie oficjalny drugi wynik skali.

Prawa autorskie i wersja polska

Prawa autorskie do EPDS ma British Journal of Psychiatry, czyli wydawca artykułu z 1987 r. Strona narzędzi do szkockich wytycznych SIGN 169 podaje, że autorzy pozwalają swobodnie powielać skalę, jeśli wskażesz właściciela praw autorskich (Healthcare Improvement Scotland, b.d.). Nie zmieniaj więc treści pozycji i zawsze cytuj Cox i in. (1987). Jeśli chcesz wbudować skalę w aplikację, przetłumaczyć ją albo opublikować, sprawdź warunki u wydawcy.

Podręcznik EPDS wymienia wersję polską wśród tłumaczeń skali (Cox i in., 2014). Autorzy zaznaczają, że nie ręczą za tłumaczenia bez walidacji. Jeśli używasz polskiej wersji, zacytuj jej źródło i sprawdź, jak ją zwalidowano. Polskich norm ani progów dla wersji polskiej ten wpis nie podaje.

Jak policzyć wynik krok po kroku

Krok 1. Zapisz numer zaznaczonej odpowiedzi

W formularzu online najłatwiej zapisać numer odpowiedzi od 1 (pierwsza od góry) do 4. Sprawdź, czy kolumny mają tylko wartości 1–4 albo brak (zob. jak przygotować bazę danych do analizy).

Krok 2. Przelicz numery na punkty 0–3

Dla pozycji zaczynających się od odpowiedzi „normalnej” odejmij 1. Dla pozycji zaczynających się od najcięższej odejmij numer od 4. Po przeliczeniu sprawdź tabelę „numer × punkty” dla każdej pozycji. Ogólną logikę przekształceń omawia wpis jak policzyć wynik kwestionariusza. Podręcznik przypomina, że błędy w ręcznym podliczaniu arkuszy znaleziono w 13.4–28.9% wypełnionych skal (Cox i in., 2014). Skrypt zamiast liczenia ręcznego chroni przed takimi pomyłkami.

Krok 3. Zsumuj punkty przy komplecie odpowiedzi

Podręcznik zaleca, by kobieta odpowiedziała na wszystkie dziesięć pozycji (Cox i in., 2014). W przykładzie wynik liczymy więc tylko przy komplecie odpowiedzi i nie uzupełniamy braków. Wynik to suma, a nie średnia, bo progi dotyczą sumy 0–30 (zob. wynik skali: średnia czy suma). Pozycję 10 sprawdzaj dodatkowo osobno (zob. pozycja 10 i etyka).

Punkty odcięcia: które i skąd

Artykuł z 1987 r. w abstrakcie nie podaje progu. W literaturze krąży kilka wartości, więc zawsze cytuj źródło progu, którego używasz:

• 12 lub więcej – podręcznik autorów podaje, że w badaniu trzech ośrodków ten wynik przyjęto jako wskazanie do dalszej oceny. Dodaje, że część ekspertów woli niższy próg, żeby nie przeoczyć depresji (Cox i in., 2014).
• 13 lub więcej – Matthey (2008) nazywa go zwalidowanym progiem prawdopodobnej dużej depresji u kobiet anglojęzycznych. W metaanalizie danych indywidualnych 58 badań próg ≥ 13 miał czułość 0.66 i swoistość 0.95 (Levis i in., 2020).
• 11 lub więcej – w tej samej metaanalizie dawał największą łączną czułość i swoistość: 0.81 i 0.88. Próg ≥ 10 miał czułość 0.85 i swoistość 0.84 (Levis i in., 2020).
• EPDS-3A 6 lub więcej – optymalny próg prawdopodobnych zaburzeń lękowych u kobiet w badaniu Mattheya (2008).

Wybór progu zależy od celu. Niższy próg przeocza mniej osób z depresją, ale daje więcej wyników fałszywie dodatnich. Wyższy wskazuje kobiety z większym nasileniem objawów (Levis i in., 2020). Wartości czułości i swoistości pochodzą z badań z wywiadem diagnostycznym, więc w Twojej próbie wartość predykcyjna zależy od częstości depresji (zob. punkt odcięcia).

Wynik powyżej progu nie jest rozpoznaniem. Podręcznik podkreśla, że sam wynik nie zastępuje oceny klinicznej (Cox i in., 2014). Pisz „wynik wskazujący na nasilone objawy depresyjne”, a nie „depresja poporodowa u 9% kobiet”. Do testów używaj wyniku ciągłego, a odsetek powyżej progu podawaj obok jako opis. Podział zmiennej ciągłej na dwie grupy traci informację i moc (Altman i Royston, 2006). Przy pomiarze przed i po możesz odwołać się do zmiany o 4 punkty, którą podręcznik przytacza jako klinicznie istotną (Cox i in., 2014; zob. RCI, MDC i MCID).

Pozycja 10 i etyka: plan na wypadek odpowiedzi powyżej 0

Pozycja 10 pyta o myśli o zrobieniu sobie krzywdy. W badaniu 4150 kobiet 6 tygodni po porodzie jakiekolwiek takie myśli zgłosiło 9%, a 4% – że pojawiały się czasami lub dość często. Najwyższa odpowiedź wiązała się z potwierdzeniem pytań o samobójstwo w wywiadzie diagnostycznym (Howard i in., 2011). Autorzy zauważają też, że pozycja pyta o samookaleczenie, a nie wprost o samobójstwo. Nie wyciągaj więc z niej wniosków o zamiarach. Każdą odpowiedź powyżej 0 potraktuj jednak jako sygnał, który wymaga reakcji według ustalonego wcześniej planu.

Ten plan przygotuj przed zbieraniem danych, razem z promotorem lub kierownikiem badania, i przedstaw go komisji bioetycznej. Badanie RESPOND miało osobny protokół postępowania przy myślach samobójczych (Howard i in., 2011). Plan powinien określać:

• Kto i kiedy przegląda odpowiedzi. Ustal, kto sprawdza pozycję 10 i jak szybko po wypełnieniu skali, także w weekendy.
• Kto reaguje. Kontakt z uczestniczką powinna podjąć osoba z kwalifikacjami klinicznymi, np. położna, lekarz lub psycholog współpracujący z badaniem, a nie sam(a) student(ka).
• Ścieżkę skierowania. Wskaż, gdzie uczestniczka może szybko uzyskać pomoc: lekarz rodzinny, położna środowiskowa, poradnia zdrowia psychicznego, pomoc doraźna. Numery telefonów pomocy i numer alarmowy weź z oficjalnych źródeł i sprawdź przed badaniem.
• Informację dla uczestniczek. W świadomej zgodzie napisz, co się stanie, gdy odpowiedzi wskażą na ryzyko. Informacje o pomocy pokaż wszystkim uczestniczkom na końcu ankiety, nie tylko tym z wysokim wynikiem.
• Ograniczenia anonimowej ankiety. Jeśli ankieta jest anonimowa, nie skontaktujesz się z nikim indywidualnie. Wtedy informacja o pomocy dla wszystkich jest jedynym zabezpieczeniem. Komisja może też uznać, że EPDS z pozycją 10 wymaga badania z możliwością kontaktu.
• Dokumentację. Zapisuj, kiedy i jak zareagowano, bez umieszczania danych identyfikujących w zbiorze do analizy.

W analizie podaj, ile osób zaznaczyło odpowiedź powyżej 0, i opisz w metodzie, jak postępowano. Nie usuwaj pozycji 10 z wyniku całkowitego, bo wynik przestanie być wynikiem EPDS.

Przykład: 320 kobiet 6–8 tygodni po porodzie

W badaniu symulowanym 320 kobiet wypełniło EPDS 6–8 tygodni po porodzie. Dla 144 z 310 kobiet z pełnym wynikiem był to pierwszy poród. Dane są w pliku CSV. U 10 kobiet brakowało jednej odpowiedzi (u 6 w pozycji 7, u 4 w pozycji 10), więc wynik całkowity ma 310 osób. Kontrola w kodzie pokazuje, ile znaczy przeliczenie: suma numerów odpowiedzi bez odwrócenia korelowała z poprawnym wynikiem ujemnie, r = −.68.

Średni wynik wyniósł M = 6.50 (SD = 4.51; Me = 6, IQR: 3–9; zakres 0–22), a skośność 0.86. Wynik 13 lub więcej miało 29 kobiet, czyli 9.4% (95% CI [6.6, 13.1], metoda Wilsona; zob. przedział ufności dla proporcji). Przy progu 11 było to 56 kobiet (18.1%, 95% CI [14.2, 22.7]), a przy progu 12 – 38 kobiet (12.3%, 95% CI [9.1, 16.4]). Ten sam zbiór danych daje więc prawie dwukrotnie różne odsetki zależnie od progu. EPDS-3A miała średnią M = 3.15 (SD = 1.81), a wynik 6 lub więcej uzyskało 36 z 320 kobiet (11.2%).

Pozycja 10 w danych

Odpowiedź powyżej 0 w pozycji 10 zaznaczyło 21 z 316 kobiet, które na nią odpowiedziały (17 kobiet 1 punkt, 3 kobiety 2 punkty, 1 kobieta 3 punkty). Rysunek 2 pokazuje, dlaczego tej pozycji nie sprawdza się tylko przez wynik całkowity. Spośród 20 kobiet z odpowiedzią powyżej 0 i pełnym wynikiem aż 8 miało wynik poniżej 11. Jedna kobieta nie miała wyniku całkowitego z powodu braku w innej pozycji, ale jej odpowiedź w pozycji 10 też wymaga reakcji.

Pierwszy poród a wynik EPDS

Kobiety po pierwszym porodzie (n = 144) miały wynik M = 6.78 (SD = 4.25), a pozostałe (n = 166) M = 6.25 (SD = 4.72). Test t Welcha nie wykazał istotnej różnicy: t(307.60) = 1.03, p = .304. Różnica wyniosła 0.52 punktu, 95% CI [−0.48, 1.53], a d Cohena = 0.12, 95% CI [−0.11, 0.34]. Przedział obejmuje zarówno brak różnicy, jak i małe różnice w obu kierunkach. Zob. jak opisać wynik nieistotny. Wynik 13 lub więcej miało 8.3% kobiet po pierwszym porodzie i 10.2% pozostałych.

Rzetelność

Licz rzetelność na punktach po przeliczeniu, a nie na numerach odpowiedzi. W przykładzie, na 310 pełnych rekordach, alfa wyniosła α = .82, a omega McDonalda z modelu jednoczynnikowego ω = .82. Korelacje pozycji z resztą skali mieściły się w przedziale .32–.60. Rzetelność z artykułu walidacyjnego nie zastępuje rzetelności we własnych danych. Dlaczego warto podać omegę obok alfy, wyjaśnia McNeish (2018). Jeśli alfa wyjdzie bardzo niska, najpierw sprawdź przeliczenie pozycji z odwróconą kolejnością. Pomoże też wpis alfa Cronbacha poniżej .70.

Jak opisać EPDS w pracy

Pierwszy wzór opisuje narzędzie w rozdziale metodologicznym, drugi – wyniki. W nawiasach kwadratowych uzupełnij dane własnego badania. Budowę takiego akapitu omawia wzór opisu narzędzia badawczego.

# B165 – EPDS: punktacja 0–3 z uwzględnieniem kolejności odpowiedzi na formularzu, wynik 0–30, braki,
# progi przesiewowe, pozycja 10, podskala lęku EPDS-3A, rzetelność i porównanie grup
# (dane symulowane, set.seed(1651)). 320 kobiet 6–8 tygodni po porodzie; część po pierwszym porodzie.
# e1–e10 to numer zaznaczonej odpowiedzi na formularzu (1 = pierwsza od góry … 4 = ostatnia). Treści pozycji nie odtwarzamy.
# Według podręcznika EPDS odpowiedź „normalna” ma 0 punktów, a najcięższa 3. Na formularzu pozycje 1, 2 i 4 zaczynają się
# od odpowiedzi normalnej, a pozycje 3 i 5–9 od najcięższej. Kierunek pozycji 10 potwierdź na arkuszu punktacji;
# w przykładzie zakładamy, że zaczyna się od najcięższej odpowiedzi, tak jak pozycje 5–9.
suppressPackageStartupMessages({ library(psych); library(DescTools) })
set.seed(1651)
n <- 320
pierwszy <- rbinom(n, 1, 0.45)
theta <- rnorm(n, 0.25 * pierwszy, 1)                          # ukryte nasilenie objawów
lad <- c(0.70, 0.70, 0.60, 0.55, 0.55, 0.65, 0.65, 0.75, 0.70, 0.55)
progi <- list(c(0.6, 1.5, 2.3), c(0.5, 1.4, 2.3), c(-0.6, 0.6, 1.7), c(-0.7, 0.5, 1.6), c(-0.2, 0.9, 2.0),
              c(-0.3, 0.9, 2.0), c(0.4, 1.3, 2.2), c(0.2, 1.2, 2.1), c(0.6, 1.5, 2.3), c(1.6, 2.2, 2.8))
punkty <- sapply(1:10, function(j) findInterval(lad[j] * theta + rnorm(n, 0, sqrt(1 - lad[j]^2)), progi[[j]]))
najciezsza_pierwsza <- c(3, 5:10)                               # pozycja 10: patrz uwaga wyżej
forma <- punkty + 1                                             # numer odpowiedzi na formularzu
forma[, najciezsza_pierwsza] <- 4 - punkty[, najciezsza_pierwsza]
colnames(forma) <- paste0("e", 1:10)
dane <- data.frame(id = 1:n, pierwszy_porod = ifelse(pierwszy == 1, "tak", "nie"), forma)
dane[sample(n, 6), "e7"] <- NA; dane[sample(n, 4), "e10"] <- NA
write.csv(dane, "../epds-dane-przyklad.csv", row.names = FALSE, na = "")
e <- paste0("e", 1:10)

# Krok 1. Kontrola: odpowiedzi 1–4 albo brak
all(as.matrix(dane[, e]) %in% c(1:4, NA))

# Krok 2. Przeliczenie na punkty 0–3 (0 = odpowiedź normalna, 3 = najcięższa)
pkt <- dane[, e] - 1
pkt[, najciezsza_pierwsza] <- 3 - pkt[, najciezsza_pierwsza]
table(formularz = dane$e1, punkty = pkt$e1)
table(formularz = dane$e5, punkty = pkt$e5)

# Krok 3. Wynik całkowity 0–30: suma dziesięciu pozycji, tylko przy komplecie odpowiedzi
dane$EPDS <- ifelse(rowSums(is.na(pkt)) == 0, rowSums(pkt), NA)
c(waznych = sum(!is.na(dane$EPDS)), bez_wyniku = sum(is.na(dane$EPDS)))
# błąd do uniknięcia: suma numerów odpowiedzi bez przeliczenia i odwrócenia
zle <- rowSums(dane[, e] - 1)
round(c(r_z_poprawnym = cor(zle, dane$EPDS, use = "complete.obs")), 2)

# Krok 4. Statystyki opisowe wyniku całkowitego
p <- na.omit(dane$EPDS)
round(c(M = mean(p), SD = sd(p), Me = median(p), Q1 = quantile(p, .25, names = FALSE),
        Q3 = quantile(p, .75, names = FALSE), min = min(p), max = max(p), skosnosc = skew(p)), 2)

# Krok 5. Odsetek wyników powyżej progów przesiewowych z 95% CI Wilsona (progi ze źródeł, nie diagnoza)
round(t(sapply(c(prog_11 = 11, prog_12 = 12, prog_13 = 13), function(g) {
  x <- sum(p >= g); c(n = x, BinomCI(x, length(p), method = "wilson")[1, ] * 100) })), 1)

# Krok 6. Pozycja 10 (myśli o zrobieniu sobie krzywdy): sprawdzana osobno, niezależnie od wyniku całkowitego
d10 <- dane[!is.na(pkt$e10), ]; d10$p10 <- pkt$e10[!is.na(pkt$e10)]
table(punkty_e10 = d10$p10)
c(e10_powyzej_0 = sum(d10$p10 > 0), w_tym_wynik_ponizej_11 = sum(d10$p10 > 0 & d10$EPDS < 11, na.rm = TRUE),
  w_tym_bez_wyniku = sum(d10$p10 > 0 & is.na(d10$EPDS)))

# Krok 7. Podskala lęku EPDS-3A (pozycje 3, 4, 5; zakres 0–9; próg 6 dla kobiet według Matthey, 2008)
dane$EPDS3A <- ifelse(rowSums(is.na(pkt[, c("e3", "e4", "e5")])) == 0, rowSums(pkt[, c("e3", "e4", "e5")]), NA)
a3 <- na.omit(dane$EPDS3A)
c(n = length(a3), round(c(M = mean(a3), SD = sd(a3)), 2), n_6_i_wiecej = sum(a3 >= 6), proc = round(100 * mean(a3 >= 6), 1))

# Krok 8. Rzetelność: alfa i omega (model jednoczynnikowy) na punktach 0–3
pelne <- na.omit(pkt)
nrow(pelne)
a <- suppressMessages(psych::alpha(pelne, warnings = FALSE))
lam <- as.numeric(fa(pelne, nfactors = 1)$loadings)
round(c(alfa = a$total$raw_alpha, omega = sum(lam)^2 / (sum(lam)^2 + sum(1 - lam^2)),
        r_poz_min = min(a$item.stats$r.drop), r_poz_max = max(a$item.stats$r.drop)), 2)

# Krok 9. Pierwszy poród a wynik EPDS: test t Welcha, d Cohena z 95% CI, odsetek wyników ≥ 13
d <- dane[!is.na(dane$EPDS), ]
sapply(split(d$EPDS, d$pierwszy_porod), function(v) round(c(n = length(v), M = mean(v), SD = sd(v), Me = median(v)), 2))
tt <- t.test(EPDS ~ pierwszy_porod, d)                         # znak t: grupa „nie” minus „tak”
round(c(t = unname(tt$statistic), df = unname(tt$parameter), roznica = unname(diff(tt$estimate)),
        lo = -tt$conf.int[2], hi = -tt$conf.int[1]), 2)
format.pval(tt$p.value, digits = 3)
round(CohenD(d$EPDS[d$pierwszy_porod == "tak"], d$EPDS[d$pierwszy_porod == "nie"], conf.level = .95)[1:3], 2)
round(100 * prop.table(table(d$pierwszy_porod, d$EPDS >= 13), 1), 1)

[1] TRUE
         punkty
formularz   0   1   2   3
        1 221   0   0   0
        2   0  72   0   0
        3   0   0  20   0
        4   0   0   0   7
         punkty
formularz   0   1   2   3
        1   0   0   0   9
        2   0   0  59   0
        3   0 114   0   0
        4 138   0   0   0
   waznych bez_wyniku 
       310         10 
r_z_poprawnym 
        -0.68 
       M       SD       Me       Q1       Q3      min      max skosnosc 
    6.50     4.51     6.00     3.00     9.00     0.00    22.00     0.86 
         n  est lwr.ci upr.ci
prog_11 56 18.1   14.2   22.7
prog_12 38 12.3    9.1   16.4
prog_13 29  9.4    6.6   13.1
punkty_e10
  0   1   2   3 
295  17   3   1 
         e10_powyzej_0 w_tym_wynik_ponizej_11       w_tym_bez_wyniku 
                    21                      8                      1 
           n            M           SD n_6_i_wiecej         proc 
      320.00         3.15         1.81        36.00        11.20 
[1] 310
     alfa     omega r_poz_min r_poz_max 
     0.82      0.82      0.32      0.60 
      nie    tak
n  166.00 144.00
M    6.25   6.78
SD   4.72   4.25
Me   5.00   6.00
      t      df roznica      lo      hi 
  -1.03  307.60    0.52   -0.48    1.53 
[1] "0.304"
     d lwr.ci upr.ci 
  0.12  -0.11   0.34 
     
      FALSE TRUE
  nie  89.8 10.2
  tak  91.7  8.3

Najczęstsze błędy przy EPDS

• Suma numerów odpowiedzi bez przeliczenia. Pozycje mają różny kierunek odpowiedzi. Bez odwrócenia wynik przestaje mierzyć objawy.
• Automatyczna punktacja w systemie ankietowym bez sprawdzenia. Zawsze porównaj kilka arkuszy z wynikiem z bazy.
• Próg bez źródła albo zmieniany po fakcie. Wybierz próg przed analizą, podaj źródło i nie dobieraj go do wyników.
• „Depresja poporodowa u 9% kobiet”. EPDS to narzędzie przesiewowe. Pisz o wyniku wskazującym na nasilone objawy.
• Pozycja 10 sprawdzana tylko przez wynik całkowity. Odpowiedź powyżej 0 może wystąpić przy niskiej sumie.
• Brak planu bezpieczeństwa. Ankieta z pozycją o samookaleczeniu wymaga protokołu, informacji o pomocy i zgody komisji bioetycznej.
• Zmienione pytania albo okres „ostatniego miesiąca”. Skala dotyczy ostatnich 7 dni. Zmiany narzędzia trzeba opisać i uzasadnić.

Plan całej analizy kwestionariusza znajdziesz w przewodniku po analizie kwestionariusza, a inne krótkie skale przesiewowe we wpisach o GAD-7 i PHQ-9 oraz CES-D. Jeśli chcesz, żeby ktoś sprawdził przeliczenie EPDS i dobór analiz w Twojej pracy, możesz skorzystać z konsultacji w ramach oferty analizy statystyczne dla studentów. Wyniki musisz jednak rozumieć i umieć obronić samodzielnie.

Najczęstsze pytania

Jak liczy się punkty w skali EPDS?

Każda z 10 pozycji ma cztery odpowiedzi punktowane 0–3: odpowiedź „normalna” to 0, najcięższa to 3 (Cox i in., 2014). Na formularzu pozycje 1, 2 i 4 zaczynają się od odpowiedzi normalnej, a 3 i 5–9 od najcięższej, więc te drugie trzeba odwrócić. Kierunek pozycji 10 sprawdź na arkuszu punktacji. Wynik całkowity to suma, w zakresie 0–30.

Od ilu punktów EPDS wskazuje na depresję poporodową?

Nie ma jednego progu. Podręcznik autorów podaje wynik 12 lub więcej jako wskazanie do dalszej oceny, Matthey (2008) – 13 lub więcej dla prawdopodobnej dużej depresji, a metaanaliza Levisa i in. (2020) – 11 lub więcej jako próg o największej łącznej czułości i swoistości. Każdy wynik powyżej progu wymaga oceny klinicznej, a nie jest rozpoznaniem.

Co zrobić, gdy badana zaznaczy odpowiedź powyżej 0 w pytaniu 10 EPDS?

Postępuj według protokołu bezpieczeństwa zatwierdzonego przed badaniem: osoba z kwalifikacjami klinicznymi kontaktuje się z uczestniczką i wskazuje, gdzie uzyskać pomoc. W ankiecie anonimowej informację o pomocy pokaż wszystkim uczestniczkom. Pozycję 10 sprawdzaj osobno, bo odpowiedź powyżej 0 zdarza się także przy niskim wyniku całkowitym.

Czy EPDS można stosować w ciąży?

Tak. W metaanalizie danych indywidualnych 58 badań trafność EPDS była podobna u kobiet w ciąży i po porodzie (Levis i in., 2020). Opisz w pracy, w którym momencie ciąży lub połogu zbierano dane, i podaj źródło użytego progu.

Czy EPDS jest darmowa do pracy dyplomowej?

Według strony narzędzi do szkockich wytycznych SIGN 169 autorzy pozwalają swobodnie powielać skalę, jeśli wskażesz właściciela praw autorskich, czyli British Journal of Psychiatry. Nie zmieniaj treści pozycji i cytuj Cox i in. (1987). Polską wersję cytuj według jej źródła.

Powiązane hasła

Przeczytaj też

@article{altman2006cost, author={Altman, Douglas G. and Royston, Patrick}, title={{The cost of dichotomising continuous variables}}, journal={BMJ}, year={2006}, volume={332}, number={7549}, pages={1080}, doi={10.1136/bmj.332.7549.1080}}

@article{cox1987detection, author={Cox, J. L. and Holden, J. M. and Sagovsky, R.}, title={{Detection of postnatal depression: Development of the 10-item Edinburgh Postnatal Depression Scale}}, journal={British Journal of Psychiatry}, year={1987}, volume={150}, number={6}, pages={782--786}, doi={10.1192/bjp.150.6.782}}

@book{cox2014perinatal, author={Cox, John and Holden, Jeni and Henshaw, Carol}, title={{Perinatal mental health: The Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) manual}}, year={2014}, edition={2}, publisher={Royal College of Psychiatrists}, doi={10.1017/9781108617574}}

@misc{sign169epdsnd, author={{Healthcare Improvement Scotland}}, title={{Questionnaires and scoring tools – Mental health in pregnancy and after birth (SIGN 169)}}, publisher={Right Decision Service, NHS Scotland}, url={https://www.rightdecisions.scot.nhs.uk/mental-health-in-pregnancy-and-after-birth-sign-169/recommendations-for-health-and-social-care-professionals/questionnaires-and-scoring-tools/}}

@article{howard2011prevalence, author={Howard, Louise M. and Flach, Clare and Mehay, Anita and Sharp, Debbie and Tylee, Andre}, title={{The prevalence of suicidal ideation identified by the Edinburgh Postnatal Depression Scale in postpartum women in primary care: Findings from the RESPOND trial}}, journal={BMC Pregnancy and Childbirth}, year={2011}, volume={11}, number={1}, eid={57}, doi={10.1186/1471-2393-11-57}}

@article{levis2020accuracyepds, author={Levis, Brooke and Negeri, Zelalem and Sun, Ying and Benedetti, Andrea and Thombs, Brett D.}, title={{Accuracy of the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS) for screening to detect major depression among pregnant and postpartum women: Systematic review and meta-analysis of individual participant data}}, journal={BMJ}, year={2020}, volume={371}, eid={m4022}, doi={10.1136/bmj.m4022}}

@article{matthey2008using, author={Matthey, Stephen}, title={{Using the Edinburgh Postnatal Depression Scale to screen for anxiety disorders}}, journal={Depression and Anxiety}, year={2008}, volume={25}, number={11}, pages={926--931}, doi={10.1002/da.20415}}

@article{mcneish2018thanks, author={McNeish, Daniel}, title={{Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here}}, journal={Psychological Methods}, year={2018}, volume={23}, number={3}, pages={412--433}, doi={10.1037/met0000144}}