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Enregistrement W4392211288 · doi:10.2196/50192

Asynchronous Versus Synchronous Screening for Depression and Suicidality in a Primary Health Care System: Quality Improvement Study

2024· article· en· W4392211288 sur OpenAlexvenueno aff
Amelia Sattler, Julia Dunn, Marleni Albarran, Charlotte Berger, Ana Calugar, John M. Carper, Lalitha Chirravuri, Nadine Jawad, Mira Zein, Mark P. McGovern

Notice bibliographique

RevueJMIR Mental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Patient Health QuestionnaireIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Health carePrimary carePsychiatryMedical emergencyFamily medicineDepressive symptomsNursingAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite being a debilitating, costly, and potentially life-threatening condition, depression is often underdiagnosed and undertreated. Previsit Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) may help primary care health systems identify symptoms of severe depression and prevent suicide through early intervention. Little is known about the impact of previsit web-based PHQ-9 on patient care and safety. Objective: We aimed to investigate differences among patient characteristics and provider clinical responses for patients who complete a web-based (asynchronous) versus in-clinic (synchronous) PHQ-9. Methods: This quality improvement study was conducted at 33 clinic sites across 2 health systems in Northern California from November 1, 2020, to May 31, 2021, and evaluated 1683 (0.9% of total PHQs completed) records of patients endorsing thoughts that they would be better off dead or of self-harm (question 9 in the PHQ-9) following the implementation of a depression screening program that included automated electronic previsit PHQ-9 distribution. Patient demographics and providers' clinical response (suicide risk assessment, triage nurse connection, medication management, electronic consultation with psychiatrist, and referral to social worker or psychiatrist) were compared for patients with asynchronous versus synchronous PHQ-9 completion. Results: Of the 1683 patients (female: n=1071, 63.7%; non-Hispanic: n=1293, 76.8%; White: n=831, 49.4%), Hispanic and Latino patients were 40% less likely to complete a PHQ-9 asynchronously (odds ratio [OR] 0.6, 95% CI 0.45-0.8; P<.001). Patients with Medicare insurance were 36% (OR 0.64, 95% CI 0.51-0.79) less likely to complete a PHQ-9 asynchronously than patients with private insurance. Those with moderate to severe depression were 1.61 times more likely (95% CI 1.21-2.15; P=.001) to complete a PHQ-9 asynchronously than those with no or mild symptoms. Patients who completed a PHQ-9 asynchronously were twice as likely to complete a Columbia-Suicide Severity Rating Scale (OR 2.41, 95% CI 1.89-3.06; P<.001) and 77% less likely to receive a referral to psychiatry (OR 0.23, 95% CI 0.16-0.34; P<.001). Those who endorsed question 9 "more than half the days" (OR 1.62, 95% CI 1.06-2.48) and "nearly every day" (OR 2.38, 95% CI 1.38-4.12) were more likely to receive a referral to psychiatry than those who endorsed question 9 "several days" (P=.002). Conclusions: Shifting depression screening from in-clinic to previsit led to a dramatic increase in PHQ-9 completion without sacrificing patient safety. Asynchronous PHQ-9 can decrease workload on frontline clinical team members, increase patient self-reporting, and elicit more intentional clinical responses from providers. Observed disparities will inform future improvement efforts.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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