Adherence to the Malaysian clinical practice guideline for depression by general practitioners in private practice in Penang
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Most primary care in Malaysia is provided by general practitioners in private practice. To date, little is known about how Malaysian General Practitioners (GPs) manage patients with depression. We surveyed privately practising primary care physicians in the state of Penang, Malaysia, in relation to their experience of the Malaysian Clinical Practice Guideline (CPG) in Major Depressive Disorder, their current practice and perceived barriers in managing depression effectively. MATERIAL AND METHODS: A questionnaire based on the study aims and previous literature was developed by the authors and mailed to all currently registered GPs in private clinics in Penang. Survey responses were analysed using SSPS version 21. RESULTS: From a total of 386 questionnaires distributed, 112 (29%) were returned. Half of the respondents were unaware of the existence of any CPG for depression. One quarter reported not managing depression at all, while one third used anxiolytic monotherapy in moderate-severe depression. Almost 75 % of respondents reported making referrals to specialist psychiatric services for moderate-severe depression. Time constraints, patient non-adherence and a lack of depression management skills were perceived as the main barriers to depression care. CONCLUSIONS: Our findings highlight the need to engage privately practising primary care physicians in Malaysia to improve their skills in the management of depression. Future revisions of the Malaysian Depression CPG should directly involve more GPs from private practices at the planning, development and implementation stages, in order to increase its impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».