INTEGRATING DEPRESSION SCREENING INTO FAMILY MEDICINE: STRATEGIES FOR EARLY DETECTION AND TIMELY INTERVENTION
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression is frequently underdiagnosed in family medicine, despite its high prevalence and severe consequences. This systematic review explores evidence-based strategies for enhancing depression screening and early intervention within primary care contexts. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, a comprehensive literature search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, CINAHL, and Google Scholar. Eligible studies included adults (≥18 years), utilized structured depression screening interventions in family medicine, and reported outcomes such as detection rates, treatment initiation, and symptom reduction. Data extraction, quality appraisal, and narrative synthesis were performed. Results: Fifteen studies (including RCTs, systematic reviews, and cohort studies) met the inclusion criteria. Interventions integrating screening with structured follow-up, nurse-led assessments, or digital tools (e.g., AI screening) significantly improved detection (15–35%) and treatment initiation rates (up to 42%). Tailored protocols for specific populations, such as postpartum women and adolescents, showed increased efficacy. Multifaceted interventions were more effective than screening alone. Conclusion: Effective depression screening in family medicine requires integrated, context-aware strategies that combine screening tools with system-level supports. Training, digital solutions, and workflow redesign enhance feasibility and patient outcomes. Future implementation must address structural barriers and inequities in access to ensure scalable, high-impact mental health care.
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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 | 0,045 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».