Health Service Use among Individuals with Depression and Psychological Distress: A Population-Based Cohort Study in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:Relatively little is known about how health-care utilization differs among individuals with psychological distress compared to those with major depressive disorder (MDD).Methods:Ontario participants of the Canadian Community Health Survey Cycle 1.2 (2002) were linked to health administrative data to follow their health-care utilization patterns for up to 15 years. Based on their survey responses, we classified individuals hierarchically into <i>Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition</i>, criteria MDD, psychological distress (Kessler-6: 8 to 24), or an unexposed group with neither condition. We compared the rates of outpatient and acute care mental and nonmental health-related visits across the 3 groups over time using Poisson regression.Results:Among the 430 individuals with MDD, 668 with psychological distress, and 9,089 in the unexposed group, individuals with MDD and psychological distress had higher rates of health-care utilization than the unexposed overall and across time. The rates of psychiatrist visits for the MDD group were significantly higher than the other groups initially but declined over the follow-up. Conversely, the rates of psychiatrist visits among the psychological distress group increased over time and converged with that of the MDD group by the end of follow-up (rate ratio<sub>MDD vs. psychological distress</sub> at 1 year: 4.20 [1.97 to 11.40]; at 15 years: 1.53 [0.54 to 4.08]). Acute care visits were similar between the MDD and psychological distress groups at all time points.Conclusions:Individuals with psychological distress required mental health care rivalling that of individuals with MDD over time, suggesting that even a cross-sectional assessment of significant psychological distress is a serious clinical concern.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».