Clinical Outcomes of the First 2 Years of Implementation of the Integrated Care Pathway for Concurrent Major Depressive Disorder and Alcohol Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background Both major depressive disorder (MDD) and alcohol use disorder are highly prevalent, often comorbid and cause significant socioeconomic burden. At CAMH, we have developed and integrated care pathway (ICP) to treat these disorders and evaluated its effectiveness in comparison to treatment as usual (TAU) Methods Chart review; descriptive statistics, c2 and t-tests, linear mixed effects models, Kaplan–Meier and log-rank analyses. Results Overall, 81 patients were enrolled into ICP. Comparisons of treatment retention rates between ICP patients and matched historical controls (n = 81) showed significantly lower dropout rate in ICP cohort (18.5% vs. 69.1%, P < 0.001, Fig. 1). The ICP patients demonstrated significant reduction in depressive symptoms severity (QIDS: 14.6 vs. 10.0, P < 0.001; BDI 26.3 vs. 16.2, P < 0.001), reduction in the amount of alcohol consumed weekly from 44.6 standard drinks at baseline to 12.6 (P < 0.001) by the end of treatment, which was significantly better compared to controls (56.9 vs. 25.2, P < 0.001), P = 0.014 (Fig. 2). Conclusions The ICP is a feasible approach to treatment of concurrent AUD and MDD with significantly higher retention rates than TAU. Patients demonstrate improvements on several levels including depressive symptoms, and changes in alcohol drinking patterns. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».