Case-finding for depression in primary care (CAIRO): a multicentre, cross-sectional study in England
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the number of patients screening positive for depression, while self-completing an automated check-in screen prior to a general practice consultation. DESIGN: A descriptive cross-sectional study. SETTING: 10 general practices in the West Midlands, England. Recruitment commenced in March 2023 and concluded in June 2023. PARTICIPANTS: All patients aged 18 years and over, self-completing an automated check-in screen for any general practice prebooked appointment, were invited to participate during a 3-week recruitment period. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: The number of patients screening positive for depression using the Whooley case finding research questions was the primary outcome measure. Secondary outcome measures included: demographic and (general practice level) deprivation differences in completion responses. RESULTS: 73.5% (n=3666) of patients self-completing an automated check-in screen participated in the CAse-fInding foR depressiOn in primary care (CAIRO) study, (61.1% (n=2239) female, mean age 55.0 years (18-96 years, SD=18.5)).28.3% (n=1039) of participants provided a positive response to at least one of the two Whooley research questions (31.2% female and 23.8% male). Significantly more positive responses were obtained from females, those aged between 35 years and 49 years and those from more deprived practices. CONCLUSIONS: Over a quarter of CAIRO participants provided a positive response to at least one of the two Whooley questions, suggesting possible unmet need in the population studied. A follow-up study could investigate whether responses provided at the point of check-in are raised and addressed in the subsequent consultation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».