Does depression screening improve depression outcomes in primary care?
Notice bibliographique
Résumé
Major depression is present in 5-10% of patients in primary care,1 2 including 10-20% of patients with chronic medical conditions.3 Based on the prevalence and burden of depression, the availability of screening tools, and access to potentially effective treatments, routine depression screening has been proposed as a way to improve depression care. Depression screening involves the use of self administered questionnaires or small sets of questions to identify patients who may have depression but who are not already diagnosed or being treated for depression.4 Clinical practice guidelines do not agree on whether health professionals should screen for depression in primary care. The US Preventive Services Task Force (USPSTF) recommends screening for depression when enhanced, staff assisted, depression care programmes are in place to ensure accurate diagnosis and effective treatment and follow-up.1 The Canadian Task Force on Preventive Health Care previously endorsed a similar recommendation, but in 2013 recommended against depression screening in primary care, citing a lack of evidence of benefit from randomised controlled trials and concern that a high proportion of positive screens would be false positives.5 In the UK, the National Screening Committee has determined that there is no evidence of benefit from depression screening to justify costs and potential harms and has recommended against it.6 A 2010 guideline from the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) did not recommend routine depression screening, but suggested that clinicians be alert to possible depression, particularly among patients with a history of depression or with a chronic medical condition. NICE recommended that healthcare providers consider asking people suspected of having depression two screening questions related to depressed mood and loss of interest, and consider formal mental health assessment for people responding “yes” to either.2 In contrast to these recommendations, between 2006 and …
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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 | 0,000 | 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 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 ».