Variations in depression care and outcomes among high-risk mothers from different racial/ethnic groups
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: PURPOSE. To examine variations in depression care and outcomes among high-risk pregnant and parenting women from different racial/ethnic groups served in community health centres. METHODS: As part of a collaborative care programme that provides depression treatment in primary care clinics for high-risk mothers, 661 women with probable depression (Patient Health Questionnaire-9 ≥ 10), who self-reported race/ethnicity as Latina (n = 393), White (n = 126), Black (n = 75) or Asian (n = 67), were included in the study. Primary outcomes include quality of depression care and improvement in depression. A Cox proportional hazard model adjusting for sociodemographic and clinical characteristics was used to examine time to treatment response. RESULTS: We observed significant differences in both depression processes and outcomes across ethnic groups. After adjusting for other variables, Blacks were found to be significantly less likely to improve than Latinas [hazard ratio (HR): 0.53, 95% confidence interval (CI): 0.44-0.65]. Other factors significantly associated with depression improvement were pregnancy (HR: 1.52, 95% CI: 1.27-1.82), number of clinic visits (HR: 1.26, 95% CI: 1.17-1.36) and phone contacts (HR: 1.45, 95% CI: 1.32-1.60) by the care manager in the first month of treatment. After controlling for depression severity, having suicidal thoughts at baseline was significantly associated with a decreased likelihood of depression improvement (HR: 0.75, 95% CI: 0.67-0.83). CONCLUSIONS: In this racially and ethnically diverse sample of pregnant and parenting women treated for depression in primary care, the intensity of care management was positively associated with improved depression. There was also appreciable variation in depression outcomes between Latina and Black patients.
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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 ».