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Enregistrement W3036213105 · doi:10.1186/s12888-020-02731-9

The influence of antidepressant and psychotherapy treatment adherence on future work leaves for patients with major depressive disorder

2020· article· en· W3036213105 sur OpenAlexaff
Fraser W. Gaspar, Kerri Wizner, Joshua Morrison, Carolyn S. Dewa

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntidepressantDepression (economics)MedicineMajor depressive disorderPsychiatryProportional hazards modelInternal medicineAntidepressant medicationMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is the greatest contributor to worldwide disability. The purpose of this study was to understand the influence of antidepressant and psychotherapy treatment adherence on future work leaves for patients with major depressive disorder. METHODS: Patients with a newly diagnosed major depressive disorder (n = 26,256) were identified in IBM® Watson™ MarketScan® medical and disability claims databases. Antidepressant and psychotherapy adherence metrics were evaluated in the acute phase of treatment, defined as the 114 days following the depression diagnosis. Multiple variable Cox proportional hazards regression models evaluated the influence of antidepressant and/or psychotherapy adherence on future injury or illness work leaves. RESULTS: The majority of work leaves in the 2-year follow-up period occurred in the acute phase of treatment (71.2%). Among patients without a work leave in the acute phase and who received antidepressants and/or psychotherapy (n = 19,994), those who were adherent to antidepressant or psychotherapy treatment in the acute phase had a 16% (HR = 0.84, 95% CI = 0.77-0.91) reduced risk of a future work leave compared to treatment non-adherent patients. Patients who were non-adherent or adherent to antidepressant treatment had a 22% (HR = 1.22, 95% CI = 1.11-1.35) and 13% (HR = 1.13, 95% CI = 1.01-1.27) greater risk of a future work leave, respectively, than patients not receiving antidepressant treatment. Conversely, patients who were non-adherent or adherent to psychotherapy treatment had a 9% (HR = 0.91, 95% CI = 0.81-1.02) and 28% (HR = 0.72, 95% CI = 0.64-0.82) reduced risk of a future work leave, respectively, than patients not receiving psychotherapy treatment. CONCLUSIONS: This analysis suggests that treatment adherence may reduce the likelihood of a future work leave for patients with newly diagnosed major depressive disorder. Psychotherapy appears more effective than antidepressants in reducing the risk of a future work leave.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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