Cluster Analysis of Care Pathways in Adults with Major Depressive Disorder with Acute Suicidal Ideation or Behavior in the USA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Suicidal ideation or behavior are core symptoms of major depressive disorder (MDD). This study aimed to understand heterogeneity among patients with MDD and acute suicidal ideation or behavior. METHODS: Databases (10/01/2014-04/30/2019). A mathematical algorithm was used to cluster patients on characteristics of care measured pre-index. Patient care pathways were described by cluster during the 12-month pre-index period and up to 12 months post-index. RESULTS: Among 38,876 patients with MDD and acute suicidal ideation or behavior, three clusters were identified. Across clusters, pre-index exposure to mental healthcare was revealed as a key differentiator: Cluster 1 (N = 16,025) was least exposed, Cluster 2 (N = 5640) moderately exposed, and Cluster 3 (N = 17,211) most exposed. Patients whose MDD diagnosis was first observed during their index event comprised 86.0% and 72.8% of Clusters 1 and 2, respectively; in Cluster 3, all patients had an MDD diagnosis pre-index. Within 30 days post-index, in Clusters 1, 2, and 3, respectively, 79.3%, 85.2%, and 88.2% used mental health services, including outpatient visits for MDD. Within 12 months post-index, 61.5%, 91.5%, and 84.6% had one or more antidepressant claim, respectively. Per-patient index event costs averaged $5614, $6645, and $5853, respectively. CONCLUSIONS: Patients with MDD and acute suicidal ideation or behavior least exposed to the healthcare system pre-index similarly received the least care post-index. An opportunity exists to optimize treatment and follow-up with mental health services.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».