Economic Inequalities in the Effectiveness of a Primary Care Intervention for Depression and Suicidal Ideation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Economic disadvantage is associated with depression and suicide. We sought to determine whether economic disadvantage reduces the effectiveness of depression treatments received in primary care. METHODS: We conducted differential-effects analyses of the Prevention of Suicide in Primary Care Elderly: Collaborative Trial, a primary-care-based randomized, controlled trial for late-life depression and suicidal ideation conducted between 1999 and 2001, which included 514 patients with major depression or clinically significant minor depression. RESULTS: The intervention effect, defined as change in depressive symptoms from baseline, was stronger among persons reporting financial strain at baseline (differential effect size = -4.5 Hamilton Depression Rating Scale points across the study period [95% confidence interval = -8.6 to -0.3]). We found similar evidence for effect modification by neighborhood poverty, although the intervention effect weakened after the initial 4 months of the trial for participants residing in poor neighborhoods. There was no evidence of substantial differences in the effectiveness of the intervention on suicidal ideation and depression remission by economic disadvantage. CONCLUSIONS: Economic conditions moderated the effectiveness of primary-care-based treatment for late-life depression. Financially strained individuals benefited more from the intervention; we speculate this was because of the enhanced treatment management protocol, which led to a greater improvement in the care received by these persons. People living in poor neighborhoods experienced only temporary benefit from the intervention. Thus, multiple aspects of economic disadvantage affect depression treatment outcomes; additional work is needed to understand the underlying mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».