Suffering in Silence: Reasons for Not Disclosing Depression in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Depression symptoms are underreported by patients. We thus assessed individuals' reasons for not disclosing depression to their primary care physician. METHODS: We conducted a follow-up telephone survey of 1,054 adults who had participated in the California Behavioral Risk Factor Survey System. Respondents were asked about reasons for nondisclosure of depressive symptoms to their primary care physician, depression-related beliefs, and demographic characteristics. Descriptive and inferential statistical procedures were used to characterize perceived obstacles to disclosure. RESULTS: Of the respondents, 43% reported 1 or more reasons for nondisclosure. The most frequent reason was the concern that the physician would recommend antidepressants (22.9%; 95% confidence interval, 18.8%-27.5%). Reported reasons for nondisclosure of depression varied based on whether the respondent had a history of depression. For example, respondents with no depression history were more likely to believe that depression falls outside the purview of primary care (P=.040) and more likely to fret about being referred to a psychiatrist (P=.036). Respondents with clinically significant depressive symptoms rated 10 of 11 barriers to disclosure as more personally applicable than did those without symptoms (all P values =.014). Number of reported disclosure barriers was predicted by demographic characteristics (being female, Hispanic, of low socioeconomic status), depression beliefs (depression is stigmatizing and should be under one's control), symptom severity, and absence of a family history of depression. CONCLUSIONS: Many adults subscribe to beliefs likely to inhibit explicit requests for help from their primary care physician during a depressive episode. Interventions should be developed to encourage patients to disclose their depression symptoms and physicians to ask about depression.
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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 ».