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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».