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Enregistrement W2887342729 · doi:10.1016/j.msard.2018.07.043

Factors associated with perceived need for mental health care in multiple sclerosis

2018· article· en· W2887342729 sur OpenAlexafffund
Justine Orr, Çharles N. Bernstein, Lesley A. Graff, Scott B. Patten, James M. Bolton, Jitender Sareen, James Marriott, John D. Fisk, Ruth Ann Marrie

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensManitoba HealthNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCrohn's and Colitis Canada
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineMental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Within the multiple sclerosis (MS) population, depression and anxiety are highly prevalent comorbidities that are associated with adverse outcomes such as diminished quality of life and disability progression. In the general population, many people who do not meet formal diagnostic criteria for depression or anxiety disorders still identify a need for mental health care. Limited data are available regarding the perceived need for mental health care among persons with MS. OBJECTIVE: We aimed to determine factors associated with a perceived need for mental health care in the MS population. METHODS: Participants with MS completed the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) to assess severity of depression and anxiety symptoms, and reported whether they perceived a need for mental health care, in the context of a larger study examining the burden of psychiatric disorders in immune-mediated inflammatory disease. Participants were also evaluated using the Structured Clinical Interview for DSM-IV-TR (SCID) to diagnose depression or anxiety disorders. Participants reported their sociodemographic characteristics, and underwent physical assessments to determine their disability status. Descriptive analyses and binary logistic regression models were used to determine sociodemographic and clinical factors associated with perceived need for mental health care. RESULTS: Of 255 participants enrolled, 251 were included in this analysis. Most participants were women, Caucasian, with post-secondary education, with a mean (SD) age at enrollment of 50.9 (12.9) years. They predominantly had a relapsing-remitting MS course. Nearly one-quarter of participants had a current SCID diagnosis of depression or anxiety (n = 57, 22.7%). Overall, 31.8% (n = 80) of participants reported a need for mental health care. These individuals were slightly younger at enrollment (p = 0.037), but otherwise did not differ with respect to sociodemographic characteristics, compared to participants not reporting this need. Those identifying need for mental health care also had an earlier age of MS symptom onset (p = 0.011). After adjusting for sociodemographic and clinical factors, elevated symptoms of depression (odds ratio [OR] 2.36; 95%CI: 1.06, 5.25) and anxiety (OR 6.08; 95%CI: 2.78, 13.3) were associated with an increased likelihood of reporting a need for mental health care. Any current SCID diagnosis of depression or anxiety was not associated with perceived need for mental health care after accounting for symptoms of depression and anxiety. CONCLUSIONS: One-third of people with MS identified a need for mental health care. Symptoms of anxiety and depression, but not current diagnosed mental health disorders, were the predominant factors associated with a perceived need for care.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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