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Enregistrement W2627076981 · doi:10.1186/s12875-017-0645-x

Moderate mental illness as a predictor of chronic disease prevention and screening

2017· article· en· W2627076981 sur OpenAlexafffund
Ginetta Salvalaggio, Christopher Meaney, Rahim Moineddin, Eva Grunfeld, Donna Manca

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth CanadaOntario Institute for Cancer ResearchOntario Ministry of Research and InnovationPartenariat Canadien Contre Le CancerHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineMental illnessChronic diseasePsychiatryMEDLINEMental healthIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary care plays a pivotal role in the provision of both mental health care and chronic disease prevention and screening (CDPS). Unfortunately, moderate mental illness (MMI) is associated with poorer general health outcomes. Part of this burden of illness may be due to reduced CDPS uptake. The Building on the Existing Tools to Improve Chronic Disease Prevention in Primary Care (BETTER) trial recruited 777 participants ages 40-65 from 32 family practice panels, of whom 135 (18.2%) had elevated GAD scores, 118 (16.4%) had elevated PHQ scores, and 264 (34.0%) had electronic medical record (EMR)-documented MMI. We hypothesized that patients with screen-positive or chart-documented MMI are 1) eligible for more CDPS actions, and 2) able to complete a lower proportion of CDPS actions than patients unaffected by MMI. METHODS: This study was a secondary analysis of data from the BETTER trial. Participants were stratified by both EMR-documented MMI and screen-positive evidence of MMI (using the General Anxiety Disorders (GAD-7) and Patient Health Questionnaire (PHQ-9) instruments for anxiety and depression screening, respectively). The primary outcome was the proportion of CDPS actions for which the patient was eligible completed at follow-up, using a composite index. RESULTS: After adjusting for age, gender, and social support, patients with evidence of MMI had a lower composite index than patients without evidence of MMI (p < 0.05). The lower composite index is primarily due to higher eligibility for CDPS at baseline; ability to complete CDPS was not statistically different. CONCLUSIONS: Patients affected by MMI are eligible for more CDPS actions than their unaffected counterparts. Although they are able to complete a similar number of CDPS actions, they are not able to eliminate their baseline CDPS gap. Primary care teams need to be aware of this increased CDPS eligibility for patients with MMI and ensure best practices in CDPS supports are available to this patient population. Further study is needed to determine the ideal suite of targeted supports.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,343 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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