Undetected depression in primary healthcare: Occurrence, severity and co-morbidity in a two-stage procedure of opportunistic screening
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression often remains undetected in primary healthcare, and a two-stage screening procedure has been recommended for future research on the recognition, management and outcome of these patients. The aim of this study was to analyse the occurrence and the severity of depression, as well as gender, age and psychiatric co-morbidity in patients with previously undetected depression using a screening questionnaire followed by a diagnostic interview for detecting depression among patients visiting primary healthcare. METHODS: All patients visiting a primary healthcare centre during a period of 10 days were asked to fill in the self-rating version of the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale. Patients with a score of 12 or more were invited to participate in a structured diagnostic interview based on the Primary Care Evaluation of Mental Disorders. RESULTS: Out of 221 (=N) participants, 45 (20.4%) patients showed signs of depression (scores of 12 or more). Of these 45 patients, 31 consented to the structured interview, and of those, 28 (12.7%) fulfilled the criteria for depression, 17 (7.7%) had a major depression and 11 (5.0%) had a mixed depression-anxiety condition. CONCLUSIONS: The rate of undetected depression in primary healthcare was considerable. The majority of these patients had a major depression. Psychiatric co-morbidity among depressed patients was almost universal. The two-stage procedure of opportunistic screening with the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale and the Primary Care Evaluation of Mental Disorders seems to be a feasible method for detecting these patients in primary healthcare.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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