MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593129237 · doi:10.9778/cmajo.20160118

Preconsult interactive computer-assisted client assessment survey for common mental disorders in a community health centre: a randomized controlled trial

2017· article· en· W2593129237 sur OpenAlexaffvenueabout
Farah Ahmad, Wendy Lou, Yogendra Shakya, Liane Ginsburg, Peggy Ng, Meb Rashid, Şerban Dincâ-Panaitescu, Cliff Ledwos, Kwame McKenzie

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensAccess Alliance Multicultural Health and Community ServicesWellesley InstituteWomen's College HospitalYork UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMental healthMedicinePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background:</h3> Access disparities for mental health care exist for vulnerable ethnocultural and immigrant groups. Community health centres that serve these groups could be supported further by interactive, computer-based, self-assessments. <h3>Methods:</h3> An interactive computer-assisted client assessment survey (iCCAS) tool was developed for preconsult assessment of common mental disorders (using the Patient Health Questionnaire [PHQ-9], Generalized Anxiety Disorder 7-item [GAD-7] scale, Primary Care Post-traumatic Stress Disorder [PTSD-PC] screen and CAGE [concern/cut-down, anger, guilt and eye-opener] questionnaire), with point-of-care reports. The pilot randomized controlled trial recruited adult patients, fluent in English or Spanish, who were seeing a physician or nurse practitioner at the partnering community health centre in Toronto. Randomization into iCCAS or usual care was computer generated, and allocation was concealed in sequentially numbered, opaque envelopes that were opened after consent. The objectives were to examine the interventions9 efficacy in improving mental health discussion (primary) and symptom detection (secondary). Data were collected by exit survey and chart review. <h3>Results:</h3> Of the 1248 patients assessed, 190 were eligible for participation. Of these, 148 were randomly assigned (response rate 78%). The iCCAS (<i>n</i> = 75) and usual care (<i>n</i> = 72) groups were similar in sociodemographics; 98% were immigrants, and 68% were women. Mental health discussion occurred for 58.7% of patients in the iCCAS group and 40.3% in the usual care group (<i>p</i> ≤ 0.05). The effect remained significant while controlling for potential covariates (language, sex, education, employment) in generalized linear mixed model (GLMM; adjusted odds ratio [OR] 2.2; 95% confidence interval [CI] 1.1-4.5). Mental health symptom detection occurred for 38.7% of patients in the iCCAS group and 27.8% in the usual care group (<i>p</i> &gt; 0.05). The effect was not significant beyond potential covariates in GLMM (adjusted OR 1.9; 95% CI 0.9-4.1). <h3>Interpretation:</h3> The studied intervention holds potential for community health centres to improve mental health discussion. Further research with larger samples should examine the impact on detection and enhance generalizability. <b>Trial registration:</b> ClinicalTrials.gov, no: NCT02023957, registered on Dec. 12, 2013.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCMAJ OpenMême sujetDigital Mental Health InterventionsTravaux en français237 207