Treatment patterns and decision drivers to discharge patients with depression hospitalised for acute suicidal ideation in Europe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited published information about the management of patients with major depressive disorder (MDD) hospitalised for acute suicidal ideation (SI). This study aimed to identify treatment patterns and unmet needs in the management of these patients and the decision drivers for hospital discharge. METHODS: Cross-sectional survey-based study enrolling hospital-based European psychiatrists. The study had a qualitative and a quantitative stage, including a conjoint exercise. RESULTS: Each respondent (N = 413) managed, on average, 62 MDD patients with acute SI per typical three-month period; 76% of these patients required hospitalisation. Severity of SI and severity of MDD were considered the most important factors for hospital admission and discharge. In the conjoint analysis, these attributes accounted for 54% of the discharge decision. Key treatment goals included improving depressive symptoms and achieving MDD remission. Antidepressants were a standard treatment for 98% of respondents but 63% defined rapid onset of action as a critical unmet need, followed by a good tolerability profile (34%). LIMITATIONS: The study has a cross-sectional design representing respondents' behaviour and attitudes at a particular point in time. In the conjoint analysis, the results represent stated behaviour and not observed clinical behaviour. CONCLUSIONS: Physicians' decisions to admit and discharge patients with MDD hospitalised for acute SI are mostly driven by the severity of SI and depression. Antidepressants with rapid onset of action, which can quickly improve depressive symptoms, represent a key unmet need for these patients and may contribute to a higher likelihood of early discharge.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».