Social determinants of health and depression in adults presenting to the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the extent to which social determinants of health (SDH) predict levels of depression in adults presenting to the emergency department (ED) with an acute mental health crisis. DESIGN: Secondary data analysis. SETTING: St Paul's Hospital, an urban tertiary care hospital in Vancouver, BC. PARTICIPANTS: Patients 19 years and older presenting to the ED with an acute mental health crisis. MAIN OUTCOME MEASURES: tests. The extent to which SDH variables predicted depression scores, as measured by the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), was determined using linear regression. RESULTS: The primary study had 202 participants. Data for the 156 (77%) participants who completed the PHQ-9 were assessed in this secondary analysis. In this sample, 60% of participants identified as men, 37% as women, and 4% as other. The mean (SD) age was 39.1 (13.8) years, with most participants identifying as white (65%) or Indigenous (18%). Thirty-seven percent had a high school diploma or less education, and 72% reported being unemployed. Identifying as a woman, lack of access to clean drinking water, poor food security, feeling unsafe, little structured use of time, lack of a sense of community, and dissatisfaction with housing significantly predicted higher depression scores. Overall, 59% of respondents met the criteria for moderately severe or severe depression (PHQ-9 score ≥ 15), with 37% of those reporting thoughts of suicide nearly every day for the past 2 weeks. CONCLUSION: This study demonstrates the importance of screening for both depression and SDH in the ED. Because the ED often does not have the capacity to address appropriate levels of follow-up for this population, this study has important implications for primary care. Developing a clear pathway of follow-up support for people with depression and SDH risk factors will be critical to optimize patient outcomes, promote patient safety, enhance patient satisfaction, and optimize the use of resources between the ED and primary care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».