Adherence to Canadian Best Practice Recommendations for Stroke Care: Assessment and Management of Poststroke Depression in an Ontario Rehabilitation Facility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Although Canadian best practice recommendations regarding assessment and management of poststroke depression (PSD) have been established, the degree to which these evidence-based guidelines have been translated into practice is not known. The objectives of the present study are to compare current and recommended best practice and examine possible reasons for identified care gaps. METHODS: Practice audit by chart review was performed to identify recorded screening, assessment, and treatment for PSD in patients discharged from a specialized inpatient rehabilitation program over a 6-month period. A questionnaire was administered to all clinical staff addressing current screening practices as well as opinions regarding the importance and feasibility of identification and treatment of PSD. RESULTS: Of 123 patients, 40 (32.5%) had been prescribed antidepressants at discharge. However, evidence of screening was found for 4.9% of patients; another 9.8% were referred for psychological consult. Treatment was associated with previous antidepressant use or history of depression, but not screening or assessment. Of the survey respondents, 56.2% were not aware of best practice recommendations. However, most felt screening and assessment to be important and treatment was regarded as both simple and effective. CONCLUSIONS: Despite potential benefit associated with identification and treatment of PSD and the availability of evidence-based best practice recommendations, PSD may remain unrecognized and undertreated. Given the juxtaposition of perceived importance with the lack of documented best practice, education regarding standardized screening and the development of consistent clinical protocols including roles and responsibilities in the identification, diagnosis, and treatment of PSD are underway.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».