Prevalence of Bipolar Disorder symptoms in Primary Care (ProBiD-PC)
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the prevalence of patients who screen positive for symptoms of bipolar disorder in primary care practice using the validated Mood Disorders Questionnaire (MDQ). Design Prevalence survey. Setting Fifty-four primary care practices across Canada. Participants Adult patients presenting to their primary care practitioners for any cause and reporting, during the course of their visits, current or previous symptoms of depression, anxiety, substance use disorders, or attention deficit hyperactivity disorder. Main outcome measures Subjects were screened for symptoms suggestive of bipolar disorder using the MDQ. Health-related quality of life, functional impairment, and work productivity were evaluated using the 12-Item Short-Form Health Survey and Sheehan Disability Scale. Results A total of 1416 patients were approached to participate in this study, and 1304 completed the survey. Of these, 27.9% screened positive for symptoms of bipolar disorder. All 13 items of the MDQ were significantly associated with screening positive for bipolar disorder ( P < .05). Patients screening positive were significantly more likely to report depression, anxiety, substance use, attention deficit hyperactivity disorder, family history of bipolar disorder, or suicide attempts than patients screening negative were ( P < .001). Health-related quality of life, work or school productivity, and social and family functioning were all significantly worse in patients who screened positive ( P < .001). Conclusion This prevalence survey suggests that more than a quarter of patients presenting to primary care with past or current psychiatric indices are at risk of bipolar disorder. Patients exhibiting a cluster of these symptoms should be further questioned on family history of bipolar disorder and suicide attempts, and selectively screened for symptoms suggestive of bipolar disorder using the quick and high-yielding MDQ.
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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 ».