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Enregistrement W4405257790 · doi:10.2147/ndt.s476484

Perspectives on Enhanced Measurement-Based Care Among Healthcare Providers, Adults, Adolescent Patients with Major Depressive Disorder and Pediatric Family Members: A Multicenter Online Investigation

2024· article· en· W4405257790 sur OpenAlexaff
Haonan Zhang, Ping Sun, Xing Wang, Xiaorui Yang, Yuru He, Tao Yang, Yousong Su, Yi Fu, Qingwei Li, Jinhua Sun, Jing Liu, Jill Murphy, Erin E. Michalak, Raymond W. Lam, Jun Chen, Yiru Fang

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSpecial Project for Research and Development in Key areas of Guangdong ProvinceShanghai Clinical Research CenterNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineHealth careDepressive symptomsMulticenter studyFamily medicineMajor depressive disorderPsychiatryAnxietyInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Measurement-based care (MBC) is an emerging, objective, and systematic evidence-based practice for monitoring symptom severity and treatment efficacy to assist clinicians in developing individualized treatment strategies for patients with major depressive disorder (MDD). This study aimed to identify the barriers and facilitators of enhanced MBC (eMBC) in the outpatient setting to clarify the eMBC utilization dilemma. Methods: Between September 2022 and June 2023, we collected the opinions of healthcare providers, adult and adolescent patients, and family members of adolescent patients via online surveys. Specifically, we surveyed their acceptance and perspectives on MBC and eMBC primarily through custom-designed Likert scales developed for this study. Results: We received responses from 270 adult patients, 144 adolescent patients, 109 family members, and 355 healthcare providers. The results showed that 85.3% of patients and family members were willing to use the eMBC intervention. However, adolescent patients responded significantly differently from the other two groups, with lower acceptance and confidence. Among healthcare providers, while only 69.9% used MBC in practice, 94% believed standardized scales would be effective in treatment, and 91.8% were willing to try eMBC. Additionally, we received 277 remarks regarding eMBC from patients and families. Conclusion: In general, both clinicians and patients looked forward to using eMBC and recognized the potential benefits. However, they still had many concerns about privacy, professionalism, and time consumption. Responses from adolescent patients appeared more conservative and lacked confidence in eMBC. Further implementations are required to explore how eMBC can be operationalized in the outpatient setting to help different patients.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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