Rates of Detection of Mood and Anxiety Disorders in Primary Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Article Abstract Objective: To determine the incidence of major depressive disorder, bipolar disorder, panic disorder, social anxiety disorder, and generalized anxiety disorder and to assess their detection rates in the Canadian primary care setting. Method: The descriptive, cross-sectional study was conducted in 7 primary care clinics in 3 Canadian provinces, Ontario, British Columbia, and Nova Scotia, from December 6, 2005, to May 5, 2006. Patients in clinic waiting rooms who consented to participate in the study were administered the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) (N = 840). These patients†medical charts were then reviewed for evidence of previous diagnosis of a mood or anxiety disorder. Misdiagnosis was defined as cases for which a diagnosis was reached on the MINI but not in the patient's chart. Results: Of the 840 primary care patients assessed, 27.2%, 11.4%, 12.6%, 31.2%, and 16.5% of patients met criteria for major depressive disorder, bipolar disorder, panic disorder, generalized anxiety disorder, and social anxiety disorder, respectively. Misdiagnosis rates reached 65.9% for major depressive disorder, 92.7% for bipolar disorder, 85.8% for panic disorder, 71.0% for generalized anxiety disorder, and 97.8% for social anxiety disorder. Conclusions: With high prevalence rates and poor detection, there is an obvious need to enhance diagnostic screening in the primary care setting. Prim Care Companion CNS Disord 2011;13(2):e1-e10 Submitted: May 11, 2010; accepted August 13, 2010. Published online: April 28, 2011 (doi:10.4088/PCC.10m01013). Corresponding author: Monica Vermani, PsyD, START Clinic for Mood and Anxiety Disorders, 32 Park Rd, Toronto, Ontario, M4W 2N4 (mvermani@startclinic.ca).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle