Factors associated with delayed diagnosis of mood and/or anxiety disorders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study examined the association between time to diagnosis and sociodemographic and clinical characteristics as well as time to diagnosis and physical and mental health status, among Canadian adults with a self-reported mood and/or anxiety disorder diagnosis. METHODS: We used data from the 2014 Survey on Living with Chronic Diseases in Canada-Mood and Anxiety Disorders Component. The study sample (n=3212) was divided into three time to diagnosis subgroups: long (> 5 years), moderate (1-5 years) and short (< 1 year). We performed descriptive and multinomial multivariate logistic regression analyses. Estimates were weighted to represent the Canadian adult household population living in the 10 provinces with diagnosed mood and/or anxiety disorders. RESULTS: The majority (61.6%) of Canadians with a mood and/or anxiety disorder diagnosis reported having received their diagnosis more than one year after symptom onset (30.0% reported a moderate delay and 31.6% a long delay). Upon controlling for individual characteristics, we found significant associations between a moderate delay and having no or few physical comorbidities; a long delay and older age; and both moderate and long delays and early age of symptom onset. In addition, a long delay was significantly associated with "poor" or "fair" perceived mental health and the greatest number of activity limitations. CONCLUSION: These findings affirm that a long delay in diagnosis is associated with negative health outcomes among Canadian adults with mood and/or anxiety disorders. Time to diagnosis is particularly suboptimal among older adults and people with early symptom onset. Tailored strategies to facilitate an early diagnosis for those at greatest risk of a delayed diagnosis, especially for those with early symptom onset, are needed.
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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) | 0,001 | 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 ».