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Enregistrement W3158103094 · doi:10.1101/2021.04.29.21256334

Association of depression screening with diagnostic and treatment-related outcomes among youth

2021· preprint· en· W3158103094 sur OpenAlexfundno aff
Kira E. Riehm, Emily Brignone, Elizabeth A. Stuart, Joseph J. Gallo, Ramin Mojtabai

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDepression (economics)MedicineMedical prescriptionMental healthPropensity score matchingPsychiatryMoodAntidepressantMood disordersInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives The goals of depression screening, which is universally recommended in primary care settings in the U.S., are to identify adolescents with depression and connect them to treatment. However, little is known about how depression screening affects the likelihood of being diagnosed with a mental disorder or accessing mental health care over time. Methods This longitudinal cohort study used insurance claims data from 57,732 adolescents who had at least one routine well-visit between 2014 and 2017. Using propensity score matching, we compared adolescents who were screened for depression to similar adolescents who were not screened for depression during the well-visit. Diagnostic and treatment-related outcomes were examined over 6-month follow-up and included depression diagnoses, mood-related diagnoses, antidepressant prescriptions, any mental health-related prescriptions, and psychotherapy. We also examined heterogeneity of associations by sex. Results Compared to adolescents who were not screened for depression, adolescents screened for depression were 30% more likely to be diagnosed with depression (RR=1.30, 95% CI=1.11-1.52) and 17% more likely to receive a mood-related diagnosis (RR=1.17, 95% CI=1.08-1.27), but were not more likely to be treated with an antidepressant prescription (RR=1.11, 95% CI=0.82-1.51), any mental health prescription (RR=1.15, 95% CI=0.87-1.53), or psychotherapy (RR=1.13, 95% CI=0.98-1.31). In general, associations were stronger among females. Conclusions Adolescents who were screened for depression during a well-visit were more likely to receive a diagnosis of depression or a mood-related disorder in the six months following screening. Future research should explore methods for increasing access to treatment and treatment uptake following screening. Clinical Trial Registration (if any) N/A Table of Contents Summary Insurance claims data were used to explore associations between depression screening during routine well-visits and depression diagnoses, psychiatric prescriptions, and psychotherapy among adolescents. What’s Known on This Subject Depression screening is increasingly viewed as a key strategy for addressing depression among adolescents. To inform clinical guidelines, the United States Preventive Services Task Force has called for research to examine the diagnostic and treatment-related outcomes of depression screening. What This Study Adds In a sample of 57,732 adolescents, adolescents who were screened for depression during a well-visit were more likely to receive a depression or mood-related diagnosis over 6-month follow-up, but were not more likely to be treated with medication or psychotherapy.

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)0,010
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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