Depression Treatment Preferences of Hispanic Individuals: Exploring the Influence of Ethnicity, Language, and Explanatory Models
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: there is uncertainty regarding Hispanic individuals' depression treatment preferences, particularly regarding antidepressant medication, the most available primary care option. We assessed whether this uncertainty reflected heterogeneity among subgroups of Hispanic persons and investigated possible mechanisms. Specifically, we examined factors associated with medication preferences in non-Hispanic white and Spanish-speaking and English-speaking Hispanic persons. METHODS: we analyzed data from a follow-up telephone interview of 839 non-Hispanic white and 139 Hispanic respondents originally surveyed via the 2008 California Behavioral Risk Factor Surveillance System. Measures included treatment preferences (for treatment plans including vs not including antidepressants); depression history and current symptoms; sociodemographics; and psychological measures. RESULTS: compared with non-Hispanic white respondents (adjusting for age, sex, history of depression diagnosis, and current depression symptoms), Spanish-speaking Hispanic (adjusted odds ratio [AOR] 0.41; 95% CI, 0.19-0.90) but not English-speaking Hispanic (AOR, 1.18; 95% CI, 0.60-2.33) respondents had a lower preference for antidepressant inclusive options. Endorsing a biomedical explanation of depression was associated with a preference for antidepressant inclusive options (AOR, 4.76; 95% CI, 3.13-7.14) for all respondents and accounted for the effect of Spanish-language interview. Accounting for other factors did not change these relationships, although older age and history of depression diagnosis remained significant predictors of antidepressant inclusive treatment preference for all respondents. CONCLUSIONS: Spanish-language interview and less belief in a biomedical explanation for depression were associated with Hispanic respondents' lower preferences for pharmacologic treatment of depression; ethnicity was not. Understanding treatment preferences and illness beliefs could help optimize depression treatment in primary 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».