Mental Health Care Use and Associated Factors in Systemic Sclerosis: A Scleroderma <scp>Patient‐Centered</scp> Intervention Network Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) has significant psychosocial implications. We aimed to evaluate the proportion of participants in a large international SSc cohort who used mental health services in a 3-month period and to evaluate demographic, psychological, and disease-specific factors associated with use. METHODS: Baseline data of participants enrolled in the Scleroderma Patient-Centered Intervention Network Cohort were analyzed. We determined the proportion that used mental health services and the source of services in the 3 months prior to enrollment. Multivariable logistic regression was used to identify variables associated with service use. RESULTS: Of the 2319 participants included in the analysis, 417 (18%) used mental health services in the 3 months prior to enrollment. General practitioners were the most common mental health service providers (59%), followed by psychologists (25%) and psychiatrists (19%). In multivariable analysis, mental health service use was independently associated with higher education (odds ratio [OR] 1.07, 95% confidence interval [CI] 1.03-1.11), smoking (OR 1.06, 95% CI 1.02-1.11), being retired (OR 0.60, 95% CI 0.38-0.93), having limited SSc (OR 1.39, 95% CI 1.02-1.89), and having higher anxiety symptom scores (OR 1.04, 95% CI 1.03-1.06) and lower self-efficacy scores (OR 0.90, 95% CI 0.83-0.97). Variables not significantly associated included age, race, disease manifestations, depression symptom scores, and body image distress. CONCLUSION: About 18% of participants in a large international cohort received mental health services in a 3-month period, of whom the majority received these services from a general practitioner.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».