Factors associated with initiation of community‐based therapy for emerging adults with mood and anxiety disorders
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The First Episode Mood and Anxiety Program (FEMAP) is a community-based early intervention program that has been shown to improve health outcomes for emerging adults (EAs) with mood and anxiety disorders. However, not all EAs who are admitted to the program initiate treatment. Our aim was to identify factors that distinguish those who initiated treatment from those who did not. METHODS: FEMAP administered questionnaires to EAs upon first contact with the program, collecting information on a range of socioeconomic, patient and condition-related factors. We compared EAs who initiated treatment in the program (n = 318, 87.4%) to those who did not (n = 46, 12.6%). To examine factors associated with treatment initiation, we specified a parsimonious logistic regression model, using the method of purposeful selection to choose from a range of candidate variables. RESULTS: Anxiety Sensitivity Index - Revised (ASI-R), binge drinking and cannabis use were included in the final logistic regression model. Each one-point increment in the ASI-R score was associated with a 1% increase in the odds of treatment initiation (OR = 1.014; 95% CI [1.003, 1.026]). No other variable was significantly associated with treatment initiation. CONCLUSIONS: Our study provides insight on the differences between EAs with mood and anxiety disorders who initiated targeted treatment services and those who did not. Anxiety sensitivity was significantly associated with treatment initiation at FEMAP. Our findings suggest that it may be anxiety sensitivity, rather than depression or functional impairment per se that drive treatment initiation among EAs.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».