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Enregistrement W2908477794 · doi:10.3122/jabfm.2019.01.170430

Better Doctor-Patient Relationships Are Associated with Men Choosing More Active Depression Treatment

2019· article· en· W2908477794 sur OpenAlexafffundabout
David Kealy, Simon Rice, Olivier Ferlatte, John S. Ogrodniczuk, John L. Oliffe

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Board of Family Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMovember CanadaMovember Foundation
Mots-clésMedicineDepression (economics)Family medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Men tend to have low rates of treatment uptake for depression. The quality of the relationship with their family physician may be a factor influencing attitudes toward treatment. The present study was developed to explore this issue in a nationally representative sample of Canadian men. Methods: An online survey of 1000 Canadian men was conducted to inquire about men9s relationship with their family physician and hypothetical treatment choices for depression. Main analyses were conducted among 819 men who indicated having a regular primary care physician. Results: Two thirds of men with a family physician (n = 534; 65%) indicated they would pursue treatment if they were suffering from depression. Multinomial logistic regression, controlling for age, employment, education level, and current depressive symptoms indicated that positive perceptions of the patient-doctor relationship were associated with men being more likely to opt for pharmacotherapy (n = 183; odds ratio [OR], 1.06; P < .001), and individual psychotherapy (n = 277; OR, 1.04; P < .001), compared with a wait-and-see/no treatment approach (n = 285). Conclusion: The quality of the doctor-patient relationship is an important element in helping men choose active treatment for depression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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