Minimally Adequate Mental Health Treatment and Mortality in Primary Care Older Adults With Depression and Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Receipt of quality mental health (MH) care can influence mortality. Given the scarce literature on the topic, the aim was to assess the 3-year risk of mortality in older adults (OA) associated with receiving adequate MH treatment for depression/anxiety in an epidemiologic context. The study sample included 358 OA with depression/anxiety recruited in primary care practices and followed prospectively for 3 years. Mortality was assessed from vital statistics data. Adequate care was based on receipt of pharmacotherapy, follow-up care and psychotherapy. Propensity score analysis was carried out where the inverse probability (IPW) of receiving adequate treatment was calculated. Time to event analyses with IPW was used to assess the effect of receipt of adequate MH treatment on the risk of mortality controlling for individual and health system factors. The results showed that receipt of adequate MH treatment reduced the risk of mortality (HR0.44; 95% CI: 0.22 – 0.99). Individual factors that increased mortality were male sex, being single, reduced functional status and cognitive functioning, # physical disorders, current smoking; while exercise reduced risk. Health system factors such as past # of hospitalizations increased the risk; while # of emergency department visits and continuity of care reduced mortality. Finally, treating depression/anxiety with minimal follow-up care and pharmacotherapy or psychotherapy has a significant impact on reducing mortality in OA. Primary care physicians should recognize the important potential impact of years of lives saved when providing quality MH care to OA.
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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 | 0,000 | 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 ».