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Enregistrement W2607251871 · doi:10.1176/appi.ps.201600320

Universal Depression Screening to Improve Depression Outcomes in Primary Care: Sounds Good, but Where Is the Evidence?

2017· article· en· W2607251871 sur OpenAlexaboutno aff
Ramin Mojtabai

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverdiagnosisDepression (economics)MedicinePsychiatryPrimary careMedical prescriptionMEDLINEPopulationEvidence-based medicineFamily medicineAlternative medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2016 recommendation statement by the U.S. Preventive Services Task Force (USPSTF) endorsed screening for depression in the general adult population. The recommendation was mainly based on studies that compared enhanced depression care that included depression screening with usual care. In contrast to the USPSTF recommendation, the 2013 guidelines from the Canadian Task Force on Preventive Health Care (CTFPHC) recommended against routine depression screening. The CTFPHC could not identify any studies comparing depression outcomes of usual care with and without the addition of routine depression screening. In the absence of evidence of clinical benefit, there are concerns that wide adoption of the USPSTF recommendation for universal depression screening would lead to overdiagnosis of depression and an increase in inappropriate prescription of antidepressant medications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,212
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,212
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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