Generalised anxiety disorder detection rate in a primary care setting in Jordan: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background.Previous research suggests that the detection rates of Generalised Anxiety Disorders (GAD) in primary health care are low.Objectives.The aim of this study is to assess the rate of detecting Generalised Anxiety Disorder (GAD) in a family medicine clinic in Jordan and to investigate physicians' characteristics, which might predict this rate.Material and methods.This was a cross-sectional study.The sample was composed of 126 patients diagnosed as having GAD.Medical records of the patients were reviewed to determine the resident physician who provided service to each patient and whether a diagnosis of GAD was considered.15 treating physicians at different levels of vocational training were blindly included.The study explored the relationship between physicians' characteristics and the detection of GAD.Results.The total rate of recognition of GAD was 13.5%.Of the studied physicians, having taken extracurricular psychiatry courses increased the ability to diagnose GAD with an odds ratio of 3.10 and a 95% confidence interval of 1.09-8.81.Physicians in their third and fourth year of residency (seniors) were less likely to diagnose GAD than first and second year physicians (juniors), with an odds ratio of 0.28 and a confidence interval of 0.10-0.82. Conclusions.The detection rate of GAD by physicians in primary health care in Jordan is low.The importance of additional training regarding mental health issues in primary care needs to be highlighted.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».