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Enregistrement W4391277642 · doi:10.1177/00099228231223782

Real-World Depression Screening Practices Among Primary Care Providers Across Patient-Level and Provider-Level Characteristics

2024· article· en· W4391277642 sur OpenAlexaff
Teryn Bruni, Shawna N. Smith, Joanna Quigley, Elizabeth Koval, Leah LaLonde, Alexandros Maragakis, Amy M. Kilbourne, Cheryl A. King, Kelly Orringer, Joyce M. Lee

Notice bibliographique

RevueClinical Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensAlgoma University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthEastern Michigan UniversityMichigan Diabetes Research Center, University of MichiganUniversity of Michigan
Mots-clésMedicineDepression (economics)ReferralMental healthMoodPrimary careFamily medicineGuidelineRetrospective cohort studyPsychiatryMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined primary care provider (PCP) alignment with guideline-based care for adolescent depression screening and identified factors associated with post-screening responses. A retrospective chart review was conducted across 17 primary care clinics. Logistical regressions were estimated across provider specialties, sociodemographic factors, and patient clinical histories. Significant differences in follow-up and identification of depression were found among patients with more severe depression presentation. Follow-up screening was also more likely to be completed among patients with private insurance and less likely to occur among Black patients. Patients with significant mental health history of a mood concern, history of being prescribed psychotropic medication, were currently on medications at the time of the screening, or had a history of an internal mental health referral had a higher predicted probability of being identified as depressed on the patient problem list.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,300 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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