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Enregistrement W4313532685 · doi:10.1136/lupus-2022-lupus21century.100

1701 Improving completion rates of routine mental health screening for depression and anxiety in paediatric lupus outpatient clinic to enhance patient mental health care

2022· article· en· W4313532685 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnxietyDepression (economics)Mental healthOutpatient clinicPatient Health QuestionnaireBeck Anxiety InventoryReferralPatient satisfactionBeck Depression InventoryPsychiatryPhysical therapyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background/Purpose</h3> Mental health (MH) problems are prevalent in adolescents with childhood-onset lupus (cSLE), with cross-sectional studies estimating prevalences of 20-60% for depression symptoms and 20-40% for anxiety symptoms. Despite this, MH screening rates are low. Identifying and treating MH symptoms early on is crucial as they are known to be associated with poor patient outcomes. A six-month chart audit (July 2021- Dec 2021) revealed a baseline median percentage of 17% of cSLE patients with documented MH screening in paediatric lupus outpatient clinic at The Hospital for Sick Children (Sickkids). In response, we aimed to: 1) increase percentage of cSLE patients (≥ 12-18 yo) with routine MH screening for depression (Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9)) and anxiety (Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7)) from 17% to 80%, and if positive, 2) increase percentage of documented initial management (psychoeducation and/or referral to appropriate MH service(s)) from 22% to 80% in cSLE outpatient clinic by Sep 2022. <h3>Methods</h3> This is a time series study analyzed with run charts. Root cause analysis was performed using fishbone diagram, 5Whys, and pareto chart. Patient and parent satisfaction surveys were conducted to determine their baseline satisfaction. Plan-Do-Study Act (PDSA) method was used to systematically evaluate and adjust process in real time. Family of measures included outcome measure – percentage of positively screened cSLE patients with documented initial MH management, process measure – percentage of eligible cSLE patients screened, and balancing measure – number of referrals to MH services, and time till seen. <h3>Results</h3> Root causes identified included limited MH resources, lack of integration into clinic workflow, lack of standardized clinic algorithm for positive screens, lack of MH training of health care providers, and patient/family stigma and misconceptions. A series of site-specific change ideas (figure 1) were developed accordingly and implemented including 1) patients self-screened instead of administered by health care providers, 2) a standardized clinic algorithm, and 3) two 2-hour MH training workshops for health care providers. Over 50% of patients (n= 23) and parents (n=18) surveyed felt comfortable with routine MH screening, preferably in-person, and supported ongoing MH inquiry at future visits (figure 2). Patients emphasized privacy and confidentiality. Over six month period, 42 cSLE patients completed PHQ-9 and GAD-7 screens, increasing screening rate from 17 to 67%, of which 18 (43%) and 15 (36%) had positive screens respectively (figure 3). Of those, 10% (n=4) had moderate to severe scores and suicidal ideation. Six cSLE patients were referred and seen by appropriate MH service within 4-6 weeks. Majority screened (n=41) received psychoeducation and MH handout. <h3>Conclusion</h3> Routine formal depression and anxiety screening is feasible in a busy subspecialty clinic. Next steps include ongoing screening, and ensuring appropriate follow-up plan for positive screens.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,388 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle