A Comparison of Factors Used by Physicians and Patients in the Selection of Antidepressant Agents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Involving patients in treatment decisions may reduce premature antidepressant treatment terminations and improve clinical and health economic outcomes. However, a first step is to determine what information to provide to patients to facilitate their decision making. The authors therefore identified, valued, and ranked factors of antidepressant treatment selection that are relevant to patients and compared them with the opinions of general practitioners. METHODS: Matching surveys were developed for patients and physicians with feedback from focus groups. In the patient group, participation was requested from consecutive patients at four family practice sites in Nova Scotia, Canada. Surveys were mailed to 247 randomly selected general practitioners. RESULTS: Surveys were completed by 127 patients and 110 physicians, representing return rates of 70% and 46%, respectively. The most valued of the 12 differentiating factors when selecting an antidepressant, ranked first by both patients and physicians, was common side effects. Also ranked highly by both groups were precautions with antidepressant use, physician antidepressant experience, and discontinuation problems. Groups differed in their ranking of uncommon serious side effects, time since antidepressants were marketed, cost, and dosing schedule. The ranking distributions were significantly different for six of 12 factors between patients and general practitioners (Wilcoxon ranked-sum test). Patient experience with antidepressants did not influence factor value. CONCLUSIONS: The data demonstrate moderate disagreement between patients and general practitioners regarding the relative value of antidepressant selection factors. The effect of this disagreement on treatment adherence and other outcomes requires further investigation, as improving patient-physician concordance regarding antidepressant choices may lead to improved treatment acceptance.
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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 ».