Screening for Depression in Patients in Long‐Term Care Facilities: A Randomized Controlled Trial of Physician Response
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the effect of a screening protocol using the Geriatric Depression Scale (GDS) on the frequency of primary care physicians' decisions to prescribe drug therapy or refer long-term care patients with possible depression to mental health care. DESIGN: Case-finding phase, followed by a randomized controlled trial of the effect of a physician-targeted intervention on antidepressant prescribing or referral to mental health services. SETTING: Twenty-two nonacademic long-term care facilities. PARTICIPANTS: One hundred three of 1,602 patients aged 65 and older who met criteria for cognitive function and untreated symptoms of depression. INTERVENTION: The 77 physicians of these patients were randomized as clusters into an early notification (experimental) or a delayed notification (control) group. MEASUREMENTS: Frequency of physician response (mental health consult or antidepressant therapy) at 4 and 8 weeks from notification, physician follow-up, and factors associated with physician response. RESULTS: Frequency of physician response in the early group (25%) was greater than in the delayed group (2%) (P <.005) 4 weeks from baseline. Physician response rate when the groups were combined was 36% (95% confidence interval (CI) = 26%-46%) 8 weeks from notification. Overall, there was evidence of physician action after letters of notification in 69% (95% CI = 60%-78%) of cases. Univariate logistic regression suggested that physicians' decisions were primarily associated with physician-related characteristics. CONCLUSIONS: Screening of long-term care patients for depression can increase the frequency of treatment or referral by primary care physicians.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».