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 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) | 0,001 | 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 ».