Managing depression in primary care: community survey.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate family physicians' practice patterns for managing depression and mental health concerns among adolescent and adult patients. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: London, Ont, a mid-sized Canadian city. PARTICIPANTS: One hundred sixty-three family physicians identified through the London and District Academy of Medicine. MAIN OUTCOME MEASURES: Practice patterns for managing depression, including screening, pharmacotherapy, psychotherapy, shared care, and training needs. RESULTS: Response rate was 63%. Family physicians reported spending a substantial portion of their time during patient visits (26% to 50%) addressing mental health issues, with depression being the most common issue (51% to 75% of patients with mental health issues). About 40% of respondents did routine mental health screening, and 60% screened patients with risk factors for depression. Shared care with mental health professionals was common (care was shared for 26% to 50% of patients). Physicians and patients were moderately satisfied with shared care, but were frustrated by long waiting lists and communication barriers. Most physicians provided psychotherapy to patients in the form of general advice. Differences in practice patterns were observed; physicians treated more adults than adolescents with depression, and they reported greater comfort in treating adults. Although 33% of physicians described using cognitive behavioural therapy (CBT), they reported having little training in CBT. Moderate interest was expressed in CBT training, with a preference for a workshop format. CONCLUSION: Although 40% of family physicians routinely screen patients for mental health issues, depression is often not detected. Satisfaction with shared care can be increased through better communication with mental health professionals. Physicians' management of adolescent patients can be improved by further medical training, consultation, and collaboration with mental health professionals. Training in evidence-based treatment of depression is particularly warranted given physicians' limited knowledge of CBT.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».