52 Association of psychotherapy with long-term disability benefit claim closure among patients disabled due to depression
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To evaluate the effect of psychotherapy for depression in patients receiving disability benefits. Methods Using administrative data from a large Canadian, private, disability insurer, we evaluated the association between the provision of psychotherapy and other potentially predictive factors with time to long-term disability (LTD) claim closure. Results We analysed 10,338 LTD claims in which depression was the primary disabling complaint. Depression management included psychotherapy in 1580 (15.3%) LTD claims. In our adjusted analyses, receipt of psychotherapy was associated with faster claim closure (hazard ratio [HR] = 1.42; 95% confidence interval [CI] = 1.33 to 1.52). Older age per decade (0.83 [0.80 to 0.85] respectively), a primary diagnosis of recurrent depression (0.80 [0.74 to 0.87]) versus major depression, a secondary psychological (0.77 [0.72 to 0.81]), or non-psychological diagnosis (0.66 [0.61 to 0.71]), a longer time to claim approval (0.995 [0.992 to 0.998], and an administrative services only policy (0.87 [0.78 to 0.96] or refund policy (0.73 [0.69 to 0.77]) versus non-refund policy were associated with longer time to claim closure. Residing in the Prairies (1.46 [1.35 to 1.57]) and Quebec (1.93 [1.82 to 2.05]) versus Ontario were associated with faster LTD claim closure. Conclusions We found multiple factors, including psychotherapy, which were predictive of time to LTD claim closure. Our findings may however be influenced by selection bias and other biases that present challenges to the analysis and interpretation of administrative data, and highlight the need for well-designed prospective studies.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».