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Enregistrement W2726437789 · doi:10.1016/j.eurpsy.2017.01.251

Clinical Outcomes of the First 2 Years of Implementation of the Integrated Care Pathway for Concurrent Major Depressive Disorder and Alcohol Use Disorder

2017· article· en· W2726437789 sur OpenAlexaff
Andriy V. Samokhvalov, S. Awan, Bernard Le Foll, Charlotte Probst, Peter Voore, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMajor depressive disorderMedicineAlcohol use disorderCohortInternal medicinePsychiatryAlcoholProportional hazards modelMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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