Up-Beat UK: A programme of research into the relationship between coronary heart disease and depression in primary care patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary heart disease and depression are both common health problems and by 2020 will be the two leading causes of disability worldwide. Depression has been found to be more common in patients with coronary heart disease but the nature of this relationship is uncertain. In the United Kingdom general practitioners are now being remunerated for case-finding for depression in patients with coronary heart disease, however it is unclear how general practitioners should manage these patients. We aim to explore the relationship between coronary heart disease and depression in a primary care population and to develop an intervention for patients with coronary heart disease and depression. METHODS/DESIGN: This programme of research will consist of 4 inter-related studies. A 4 year prospective cohort study of primary care patients with coronary heart disease will be conducted to explore the relationship between coronary heart disease and depression. Within this, a nested case-control biological study will investigate genetic and blood-biomarkers as predictors of depression in this sample. Two qualitative studies, one of patients' perspectives of treatments for coronary heart disease and co-morbid depression and one of primary care professionals' views on the management of patients with coronary heart disease and depression will inform the development of an intervention for this patient group. A feasibility study for a randomised controlled trial will then be conducted. DISCUSSION: This study will provide information on the relationship between coronary heart disease and depression that will allow health services to determine the efficiency of case-finding for depression in this patient group. The results of the cohort study will also provide information on risk factors for depression. The study will provide evidence on the efficacy and feasibility of a joint patient and professional led intervention and data necessary to plan a definitive randomised controlled trial of the intervention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».