Collaborative Care Versus Screening and Follow-up for Patients With Diabetes and Depressive Symptoms: Results of a Primary Care–Based Comparative Effectiveness Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depressive symptoms are common and, when coexisting with diabetes, worsen outcomes and increase health care costs. We evaluated a nurse case-manager-based collaborative primary care team model to improve depressive symptoms in diabetic patients. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We conducted a controlled implementation trial in four nonmetropolitan primary care networks. Eligible patients had type 2 diabetes and screened positive for depressive symptoms, based on a Patient Health Questionnaire (PHQ) score of ≥10. Patients were allocated using an "on-off" monthly time series. Intervention consisted of case-managers working 1:1 with patients to deliver individualized care. The main outcome was improvement in PHQ scores at 12 months. A concurrent cohort of 71 comparable patients was used as nonscreened usual care control subjects. RESULTS: Of 1,924 patients screened, 476 (25%) had a PHQ score >10. Of these, 95 were allocated to intervention and 62 to active control. There were no baseline differences between groups: mean age was 57.8 years, 55% were women, and the mean PHQ score was 14.5 (SD 3.7). Intervention patients had greater 12-month improvements in PHQ (7.3 [SD 5.6]) compared with active-control subjects (5.2 [SD 5.7], P = 0.015). Recovery of depressive symptoms (i.e., PHQ reduced by 50%) was greater among intervention patients (61% vs. 44%, P = 0.03). Compared with trial patients, nonscreened control subjects had significantly less improvement at 12 months in the PHQ score (3.2 [SD 4.9]) and lower rates of recovery (24%, P < 0.05 for both). CONCLUSIONS: In patients with type 2 diabetes who screened positive for depressive symptoms, collaborative care improved depressive symptoms, but physician notification and follow-up was also a clinically effective initial strategy compared with usual care.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».