MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2338805809

Effects of Rehabilitation in First Episode Depression among Occupational Health Care Clients

2016· article· fi· W2338805809 on OpenAlexaboutno aff
Tero Raiskila

Bibliographic record

VenueTampere University Institutional Repository (Tampere University) · 2016
Typearticle
Languagefi
FieldNursing
TopicHealthcare Education and Workforce Issues
Canadian institutionsnot available
FundersOulun YliopistoTampereen YliopistoKela
KeywordsDepression (economics)RehabilitationHealth careMedicinePsychiatryPsychologyPhysical therapyPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Masennus heikentää siihen sairastuneiden henkilöiden työ- ja toimintakykyä ja aiheuttaa inhimillistä kärsimystä. 1980-luvun lopulta alkaen siitä aiheutuvien työkyvyttömyyseläkkeiden määrä on noussut Suomessa viime vuosikymmeninä, kääntyen kuitenkin hienoiseen laskuun viime vuosina. Pitkittyvän työkyvyttömyyden ehkäisemiseksi on kehitetty psykososiaalisia ja psykiatrisesti suuntautuneita ammatillisia kuntoutusohjelmia. Tässä tutkimusprojektissa oli mahdollista selvittää kuntoutusintervention vaikutuksia työterveyshuoltojen asiakkailla, jotka olivat sairastuneet masennukseen ensimmäistä kertaa elämässään.
\n
\nTutkimukseen osallistujat (18–64-vuotiaita) koottiin pohjoissuomalaisista työterveyshuolto¬yksiköistä vuosina 2004–2009. Sisäänottokriteerinä oli ensimmäinen elämänaikainen masennus, joka määriteltiin DSM-IV:n mukaisesti. Beckin depressiokyselyn (BDI) suomalaista versiota käytettiin masennuksen seulontamenetelmänä ja diagnoosit varmistettiin käyttämällä DSM-IV:n mukaista strukturoitua kliinistä haastattelumenetelmää (SCID I–II).
\n
\nTutkimukseen otettiin mukaan yhteensä 355 henkilöä. Heistä 272 täytti sisäänotto- ja poissulkukriteerit. Osallistujista 83 % oli naisia. Miesten keski-ikä oli 44,0 ja naisten 45,2 vuotta. Osallistujat jaettiin lähtötilanteessa satunnaisesti kuntoutus- ja verrokkiryhmiin. Kuntoutusryhmä osallistui vuoden seuranta-aikana moniammatillisesti ohjattuun masennuksen kuntoutusohjelmaan. Verrokkiryhmälle tarjottiin tavanomainen masennuksen hoito. Projektissa raportoidaan tuloksia sekä lähtötilanteessa että vuoden seurannan jälkeen. 
\n
\nPäälöydöksenä lähtötilanteessa oli, että kolmanneksella osallistujista todettiin vaativa persoonallisuus, obsessiivis-kompulsiivinen persoonallisuushäiriö, joka ilmeni 50 %:lla miehistä ja 28 %:lla naisista. BDI-pisteet laskivat kummassakin ryhmässä. Kuntoutusryhmässä pisteet alenivat 20,8:sta 11,6:een ja verrokkiryhmässä 19,3:sta 10,8:aan. Tutkimuksessa saatiin jonkin verran näyttöä kuntoutuksen vaikuttavuudesta arvioituna sillä perusteella, että BDI-pisteet laskivat yli 10 pisteellä 64 %:lla kuntoutukseen osallistuneista ja 53 %:lla verrokkiryhmäläisistä (P=0,013).
\n
\nKuntoutuksella ei ollut vaikutusta aleksitymiaan Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) -kysely-lomakkeella mitattuna. Aleksitymian esiintyvyys väheni sekä kuntoutusryhmässä (20,1 %:sta 18,9 %:iin) että verrokkiryhmässä (16 %:sta 7,1 %:iin). Seuranta-ajan jälkeen aleksitymian esiintyvyys oli verrokkiryhmässä merkittävästi alhaisempi kuin kuntoutusryhmässä (P=0,010).
\nTutkimuksessa oli nähtävissä jonkin verran näyttöä siitä, että sillä oli vaikutusta koherenssin tunteeseen (Sense of coherence, SOC). Sekä kuntoutus- että verrokkiryhmissä SOC-lukemat nousivat, mutta ero ei ollut merkittävä seuranta-ajan puitteissa. Kohentunut koherenssin tunne voitiin liittää kuntoutusryhmässä lievempiin masennuksiin ja suurempiin BDI-pisteiden laskuihin.
\n
\nJohtopäätöksenä voidaan sanoa, että on tärkeää arvioida depressioon liittyvä samanaikainen persoonallisuushäiriö työssäkäyvillä ensimmäisen kerran depressioon sairastuneilla henkilöillä. Lisäksi voidaan todeta, että tutkimuksessa saatiin jossain määrin näyttöä varhaisen eklektisen, useasta kuntoutuksellisesta viitekehyksestä koostetun masennuksen kuntoutusohjelman vaikuttavuudesta tavanomaiseen hoitoon verrattuna.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.146
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.248
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueTampere University Institutional Repository (Tampere University)Same topicHealthcare Education and Workforce IssuesFrench-language works237,207