抑郁症、合并症和抗抑郁药处方在德国的全科医生和专家网络与人智医学亚专业化:纵向观察研究

摘要

背景．抑郁症是初级保健咨询的一个主要原因。我们的研究旨在评估在人智医学(AM)专业医师的药理学治疗策略。方法.从2004年到2008年，22名德国初级保健AM医生参与了这项前瞻性多中心观察研究。使用多元逻辑回归分析确定与任何抗抑郁药物处方相关的因素。结果共纳入2444名抑郁症患者（平均年龄：49.1岁（SD:15.4）；77.3%为女性）。报告了833名患者的2645张抗抑郁药处方。来自贯叶连翘是最常用的抗抑郁药(占所有抗抑郁药的44.6%)，其次是阿米替林(16.1%)。接受抗抑郁药物治疗的可能性在控制了年龄、性别、医生专业和抑郁类型(经调整的OR)后不依赖于共病；置信区间:0.81—-1.26)。患有癌症的患者明显比没有癌症的患者更不可能接受抗抑郁药物治疗(；置信区间:0.57—-0.97)。结论．这项研究提供了一个综合分析的日常实践治疗抑郁症在AM -内科医生。进一步分析关键组合的发生情况是卫生服务研究的重点。

1.背景

抑郁症是世界范围内疾病负担的三大主要原因之一，与发病率的增加密切相关，也是提供咨询和初级患者护理的主要原因[1，2］.根据研究来源和背景，抑郁症在一般人群中的患病率估计在女性的10% - 25%和男性的5-12%之间，一年的发病率约为2% [3.- - - - - -5］.因此，早期发现和治疗抑郁症是卫生保健政策制定者的一项主要任务。随着患者数量的增加和抗抑郁新药的开发，家庭医生在治疗抑郁症患者中发挥着重要作用[6，7］.尽管大约40%的抑郁症患者仍未得到治疗，但那些决定咨询治疗师的患者更有可能去看家庭医生，而不是精神病专家进行诊断和治疗。这是非常重要的知识和准确性，非精神科医生在治疗抑郁症有很大的影响，疾病的结果。

尽管研究在过去几年有了显著的进展，抑郁症现在普遍被认为是初级保健的一个重要因素，但患者、亲属和医生仍然对药物或心理治疗有保留和偏见，这可能会加重初级保健中对抑郁症的充分和个体化治疗，并可能导致抑郁症症状治疗不足[7]研究表明，只有少数被诊断为抑郁症的初级保健患者得到适当的护理，这可能进一步导致治疗结果不佳和死亡率增加[4，7］.

因此，关于初级保健中抑郁症治疗的国家指南是公共政策的一个关键领域。在德国，针对抑郁症的德国国家疾病管理指南(DM-CPG)的制定是为了增加透明度和改善患者护理[6，8，9］.

关于补充和替代医学(CAM)，来自德国、加拿大和瑞士的指南列出了植物药物制剂贯叶连翘［6，10，11它通常被用于治疗轻度和中度抑郁症。此外，系统综述和荟萃分析显示了它对单极抑郁发作的有效性[12，13］.但来自植物疗法或顺势疗法的其他药物也可能有治疗抑郁症的潜力[14，15］.然而，抗抑郁药的处方受医生和患者相关因素的影响，初级保健医生的处方习惯，特别是那些专门从事CAM的医生，我们知之甚少。

因此，本研究的目的是分析一个由全科医生和人智医学专科医师组成的网络中的处方模式，并调查抗抑郁药物处方的一致性和变化。假设(a)贯叶连翘是最常用的抗抑郁药物，并且(b)有合并症的患者更有可能使用任何抗抑郁药物。

2.方法

EvaMed网络的医生是在2004年通过德国国家人类智障医生协会(GAÄD)招募的[16］.当时，德国有118085名初级保健医生执业。其中，626名(0.5%)初级保健医生是GAÄD的成员。对于有资格参与研究的医生，他或她的医疗实践必须满足许多技术要求，包括存在一个特殊的计算机化患者文档系统(DocExpert、DocConcept、TurboMed、Duria、PDE-Top和Medistar)，一个局域网(LAN)连接，以及Microsoft Windows和Internet Explorer(即作为客户端软件)。在GAÄD的626名医生中，有362名(57.8%)根据自我报告的信息符合这些标准，并被联系。医生被要求给予参与EvaMed网络的知情同意，并向EvaMed网络报告所有检测到的严重adr(定义见下文“adr数据收集和分类”)。来自德国16个联邦州中的12个州的38名医生最终同意参与EvaMed，覆盖GAÄD [17]。他们除了完成人类智育学医学培训外，还都在初级保健部门实习了至少五年。

在我们的研究中，16名儿科、皮肤科和妇科医生被排除在研究之外，导致22名医生参与了这项研究。

本研究基于医师提供的二次数据。因此，德国二次数据收集和使用工作组制定了二次数据分析（例如，处方和诊断数据匿名化）的良好实践建议，并得到了充分应用[18］.

在一项为期5年的研究期间(2004年1月1日至2009年1月1日)，如果患者至少根据国际疾病分类(ICD10: F32或F33)的第10次修订被诊断为抑郁症，则纳入研究。年龄小于18岁的患者被排除在外。如果在研究期间没有新的抑郁症诊断，患者也被排除在外。抑郁症的“新诊断”在操作上被定义为在指数诊断前6个月内没有抑郁症的诊断，并且没有任何抗抑郁药物的处方。在指数抑郁症诊断前没有就诊的患者也被排除在外，因为它不能区分指数诊断是否代表对新患者的抑郁症诊断或进入对新患者的抑郁症诊断。最后，我们还排除了记录在案的躁狂症(F30)、双相情感障碍(F31)或精神分裂症(F20)患者，因为我们认为这些患者会得到不同的治疗。

在研究过程中，医生继续按照他们的常规记录程序，使用他们现有的计算机化患者记录系统记录每个连续患者的诊断和所有处方。这些数据被导出到每个机构托管的QuaDoSta postgreSQL数据库中[19］.医生使用基于浏览器的界面将个人诊断与相应的药物或处方进行匹配。处方药是根据德国国家药品法典记录的。诊断依据国际疾病分类(ICD-10)第十版进行编码。

抑郁症分为“抑郁发作”(ICD10: F32)或“复发性抑郁症”(ICD10: F33)。共发病分为冠心病(ICD10: I20-I25)、脑血管疾病(ICD10: I60-I69)、糖尿病(ICD10: E10-E14)、癌症(ICD10: C00-C97)、充血性心力衰竭(ICD10: I50)和慢性阻塞性肺疾病(COPD;ICD10: J44)。如果患者至少有两种并存病，则考虑多重发病。

研究人员确定了所有治疗抑郁症的药物和治疗方法。每种物质使用解剖治疗化学指数德国版(ATC)进行分类。抗抑郁药物被聚类为非选择性单胺再摄取抑制剂(NSMRIs;选择性5 -羟色胺再摄取抑制剂(SSRIs;ATC: N06AB)，单胺氧化酶抑制剂(MAOIs;ATC: N06AF)、非选择性单胺氧化酶A抑制剂(ATC: N06AG)、其他抗抑郁药(如安非他酮、米氮平、奈法唑酮;ATC: N06AX)和植物抗抑郁药(N06APs)。

采用spss18.0 for Windows进行统计分析。采用描述性分析确定处方率。计算连续数据的平均值和标准偏差(SDs)。在数据不是正态分布的情况下，报告中位数和四分位数间范围(IQRs)。对患者年龄(18-39岁、40-59岁、60岁及以上)、性别和共发病情况进行处方率亚组分析。采用双尾卡方检验分析处方率的差异。一个值小于0.05为差异有统计学意义。

以任何处方的抗抑郁药物作为结果变量，使用多因素logistic回归计算比值比(ORs)和95%置信区间(CIs)。对于每一结局，分别计算有或没有这六种共病以及有或没有这六种共病的患者的or值。在计算未经调整的OR后，确定了包括潜在混杂因素的两个模型。模型1控制患者的年龄和性别，模型2控制患者的年龄、性别、医生的性别、专业和抑郁症类型。将患者年龄作为连续变量引入模型。

3.结果

在22名医生中，17名是全科医生(77%)，5名是专科医生(23%)。参与研究的医生与德国人智学认证的医生总体人数没有显著差异()，平均年龄为49.4;SD = 6.3年，而均值= 47.5年;SD = 6.1年;)或性别(60.0% vs . 62.2%男性;)，仅略年轻，与德国所有办公室医生相比，女性所占比例相似(平均52.0岁;61.2%的男性)(20.］.

在5年的研究期间，共纳入2444例抑郁症患者。夹杂过程如图所示1．73.4%的患者接受全科医生治疗()，17.9%由一名内科医生负责()，其余8.8%的病人由神经科医生治疗(）．77.3%的患者为女性(）．患者平均年龄为49.1岁(SD15.4)。共有26.8%的患者年龄在18-39岁()49.8%为40-59岁()， 23.3%为60岁及以上(）．抑郁症分为抑郁发作(88.3%)和复发性抑郁症(11.7%)。不同抑郁类型及年龄组别间无显著性差异()或性别(）．

总共有8.3%的病人()有两种或两种以上的合并症，因此被归类为多病。最常见的并发疾病是癌症(14.4%)、冠心病(8.3%)和糖尿病(7.1%)。表格1根据患者的年龄和性别提供参与患者的共发病的详细概述。

总共有833名患者接受了抗抑郁药物治疗，占新发抑郁症患者的33.9%。总共报告了2645份抗抑郁药物处方。各季度(第1季度630名(23.8%)、第2季度645名(24.4%)、第3季度616名(23.3%)、第4季度754名(28.5%))的分布基本一致。

表格2给出了处方抗抑郁药的概述。Phytotherapeutic准备的贯叶连翘是最常用的抗抑郁药(占所有抗抑郁药的44.6%)。处方中最常见的常规抗抑郁药是NSMRI类，阿米替林是最常见的个体化药物。

表格3.根据抗抑郁药物的使用情况对纳入的患者进行了详细的概述。Phytotherapeutic准备从贯叶连翘833名患者中有539名患者服用任何抗抑郁药物（64.7%），其次是NSMRI（28.2%）和SSRI（16.8%）。神经科医生中服用抗抑郁药物的患者比例尤其高（76.2%）.服用任何抗抑郁药物的患者比例随着患者年龄的增加而增加，从40岁以下患者的27.7%增加到60岁或60岁以上患者的44.4%。多发病患者比无合并症患者更可能服用抗抑郁药物（47.1%对32.9%；卡方检验)。年龄和共病率的差异仅与常规抗抑郁药有关，尤其是与非重度精神分裂症有关，而与植物治疗制剂的处方率无差异贯叶连翘．

如表所示4，在控制了年龄和性别后，患有共病的人与没有共病的人被开抗抑郁药物的可能性没有显著差异(模型1:调整后的OR = 0.88;CI: 0.71-1.09)，并在控制进一步潜在混杂因素后(模型2:调整后OR = 1.01;置信区间:0.81—-1.26)。但根据个体共病的存在或不存在有显著差异。对于共发病的脑血管疾病，接受任何抗抑郁药物治疗的调整OR大于1(模型1:调整OR = 1.78;置信区间:1.16—-2.74;模型2:调整后OR = 1.76;置信区间:1.12—-2.76)。有癌症的患者比没有癌症的患者更不可能接受抗抑郁药物治疗(模型1:调整后的OR = 0.65;置信区间:0.51—-0.84; model 2: adjusted OR = 0.75; CI: 0.57–0.97). Finally model 2 also indicated OR < 1 for the co-morbidities heart failure and COPD.

然而，我们的数据表明，在研究期间抗抑郁药物的使用有所增加。2004年，共有579名患者被开了360种抗抑郁药物(平均0.62)，而2008年，抗抑郁药物的处方数量几乎翻了一番，达到平均1.28(376名患者有483张处方)。

4.讨论

在本文中，我们展示了来自EvaMed-Network的电子健康记录数据的二级数据分析结果，EvaMed-Network是德国的一个医生网络，具有人智医学的次专业化[16，17，19]，目的是通过收集处方和不良反应数据来改进临床实践。

在目前的研究中，2444例首次诊断为抑郁症的患者符合纳入标准。其中8.3%为两种以上诊断的多病。33.9%的患者接受了抗抑郁药物治疗。与2008年和2010年Robinson等人的51.9%、76.1%和相应的Gill等人的77.4%的研究结果相比，使用药物的患者比例要低得多[21- - - - - -23］.这是更相关的，因为我们的患者接受了更多的补充药物与植物治疗制剂贯叶连翘是最常用的处方药。在我们的研究期间，德国精神疾病，特别是抑郁症的数量显著上升，这反映在抗抑郁药的处方成本数据上，根据健康保险数据，从5 Mio上升。2000年，欧元达到14.5亿欧元。2009年欧元[24］.公布的数据还显示，接受此类药物治疗的女性患者比例较高[25，26］.我们的研究结果有力地支持了这两种观点，从2004年到2008年，每4名接受治疗的患者中有3名是女性，每个患者的处方药数量翻了一番。

为了改善德国抑郁症患者的状况，第一项措施是实施德国抑郁症疾病管理指南(DMG-CPG) [6，8，9］.新的抗抑郁药物治疗处方的增加，如ssri类药物，目前在科学界进行了批判性的讨论[26，27]他们主要关注的问题之一是使用昂贵的药物治疗轻度和潜在的自我限制性抑郁发作，这是不合理的，而且药物不良反应的可能性很高。

我们的研究还提供了NSMRI(28.2%)和SSRI(16.8%)的处方数据，这大大低于德国的标准。一个原因可能是这些药物类别的补偿通过使用辅助药物治疗，比如贯叶连翘。

关于处方的若干出版物[24]指出西酞普兰、米氮平和阿米替林是治疗抑郁症最常见和流行的药物。我们还发现这三种疗法是最常用的常规药物。然而，我们不知道为什么在我们的研究中排名是相反的(阿米替林，米氮平，西酞普兰)。这可能是由于我们的研究相对较长的时间框架或不同的医生样本。一种解释可能是阿米替林是“最古老”的药物，因此也是最为人所知的。

在抑郁症的治疗中，药物只是一个问题;指南还关注非药物治疗，如心理疗法、身心疗法或光疗法。这些也是相关的治疗选择，但却经常被低估[23］.然而，我们的数据并没有提供此类治疗的详细信息。

关于合并症，研究表明，心脏病、糖尿病、中风、慢性阻塞性肺病和癌症患者患抑郁症的几率更高[28］.这也在Gill等人2008年的研究中得到了证实，该研究发现抑郁症更有可能发生在伴有大量医学共病的患者中[21］.在我们的研究中，504例(20.6%)患者至少有一种共病，204例(8.3%)患者有两种或两种以上共病。这几乎与Gill等人2010年的研究提供的比例相当，后者在他们的1513例患者样本中发现20.7%的患者有一种或两种以上的共病，5.8%的患者有两种或两种以上的共病[22］.他们还发现，在控制了年龄和性别后，有多种共病的患者接受处方药物治疗的可能性更低(调整后的优势比，0.58;95%可信区间,0.35 - -0.96)。在我们的第一个多元模型中，与Gill等人的方法相同，我们也能够显示这种影响，但无法达到显著性(调整后的优势比0.88;95%可信区间,0.71 - -1.09)。为了保证统计模型的性能，并没有对共病进行更详细的区分。

虽然我们的结果与以前的研究有一些可比性，但我们的结果与Jacobi等人的另一项德国研究的结果存在一些差异。[29必须提及。虽然一种共病与20.8%的比例相当相似，但他们发现39.9%的抑郁症患者有两种或更多的共病。这可能可以用这样一个事实来解释，即所有的抑郁症患者都是他们研究的基础，这与我们的情况是不可比较的。

5.限制

本研究有几个重要的局限性，在解释结果时应加以考虑。首先，关于抑郁症诊断的额外数据缺乏。我们不知道诊断的程度，只有临床诊断或通过额外的验证问卷，即作为WHO-5或PHQ-D的功能评估[30.，31］.因此，我们也无法提供有关抑郁症严重程度的详细信息。

其次，尽管医生的处方数据受到内部审查，编码不准确不能完全排除。

第三，我们的数据没有提供关于植物治疗的类型和剂量的更详细的信息贯叶连翘准备。对于相同的方法学边界，我们的数据也不允许计算每日药物剂量，这限制了我们的数据与其他研究的可比性。

第四，没有关于换医生的患者随后用药的数据。

第五，我们的数据来自22名参与的内科医生，在德国的全科医生中不具有代表性，也不可能被视为是人智医生较小的亚组。同样的问题也出现在数据所基于的病人身上。尽管早前的一篇论文估计了情绪和情感障碍(F00-F39)的患病率在我们2005年40 - 70岁的患者中约为10%，这与给出的数字相当，即[7]，比[29］.因此，从这些数据中归纳出来的结论是有限的。

最后，尽管吉尔等人的研究没有重大差异，但目前的研究缺乏一个直接对照组和进行详细亚组分析的选项。包括一个常规初级保健医生的对照组将有助于对该课题的进一步研究。

6.结论

这项研究提供了一个全面的分析日常实践治疗抑郁症的初级保健医生与亚专业的人智医学(AM)。虽然植物治疗制剂的管理贯叶连翘传统抗抑郁药物的处方频率明显高于其他研究发现的频率。

作者的贡献

E. Jeschke参与了研究的设计和数据采集，进行了统计分析，并帮助起草了论文。T. Ostermann起草了手稿，并对数据解释和统计分析做出了重大贡献。H. C. Vollmar帮助解释数据，起草和关键的修订手稿。M. Tabali帮助收集数据，起草和修改手稿。H. Matthes构思了这项研究，并参与了其设计和协调。所有作者阅读并批准了最终的手稿。

致谢

EvaMed网络得到了软件公司基金会、Wala Heilmittel GmbH和Weleda AG的资助。发起者对研究的设计、实施、数据的收集、管理或分析或手稿的准备、审查或批准没有影响。作者还想对EvaMed网络中所有参与的医生表示特别的感谢。

参考文献

1. S.Moussavi、S.Chatterji、E.Verdes、A.Tandon、V.Patel和B.Ustun，“抑郁症、慢性病和健康减量：世界健康调查结果，”《柳叶刀》，第370卷，第2期9590，第851-858页，2007。视图:出版商的网站|谷歌学者
2. 世界卫生组织“心理健康，新的理解，新的希望”世界卫生报告2001年，世卫组织，瑞士日内瓦，2001年，http://www.who.int/whr/2001/en/whr01_en.pdf．视图:谷歌学者
3. A.Bramesfeld，T.Grobe和F.W.Schwartz，“东西德抑郁症诊断和抗抑郁药处方的流行率：医疗保险数据分析，”社会精神病学和精神病学流行病学，第45卷，第3期，第329-335页，2010年。视图:出版商的网站|谷歌学者
4. S.Ornstein，G.Stuart和R.Jenkins，“初级保健实践中的抑郁症诊断和抗抑郁药使用：来自实践伙伴研究网络（PPRNet）的研究，”家庭实践杂志，第49卷，第1期，第68-72页，2000年。视图:谷歌学者
5. A. Bramesfeld, T. G. Grobe和F. W. Schwartz，“在德国法定医疗体系中，谁被诊断为抑郁症患者?健康保险数据分析，”欧洲流行病学杂志第22卷第2期6，页397 - 403,2007。视图:出版商的网站|谷歌学者
6. “für die Leitliniengruppe Unipolare Depression”S3-Leitlinie/国家VersorgungsLeitlinie单极抑郁症-朗法松， DGPPN, BÄK, KBV等，Eds。，DGPPN, ÄZQ, AWMF, Berlin, Germany, 1st edition, 2009,http://www.dgppn.de/http://www.versorgungsleitlinien.de/http://awmf-leitlinien.de/．视图:谷歌学者
7. H. U. Wittchen, M. Höfler，和W. Meister，“德国初级保健环境中抑郁症的患病率和认可度:不被认识和治疗?”国际临床心理药理学，第16卷，第5期。3，页121 - 135,2001。视图:谷歌学者
8. M. Härter, I. Bermejo, G. Ollenschläger等，“改善抑郁症护理质量:德国实施循证指南行动计划”，国际卫生保健质量杂志第18卷第2期2，页113-119,2006。视图:出版商的网站|谷歌学者
9. M. Härter, C. Klesse, I. Bermejo et al，“抑郁症的循证治疗。S3单极抑郁症指南，”Nervenarzt第81卷第1期9，第1049-1068页，2010。视图:出版商的网站|谷歌学者
10. E. Holsboer-Trachsler, J. Hättenschwiler, J. Beck et al， " Die somatische Behandlung der unipolaren depression Störungen， "施韦兹医学论坛，第10卷，第802-809页，2010。视图:谷歌学者
11. A. V. Ravindran, R. W. Lam, M. J. Filteau et al.，“加拿大情绪和焦虑治疗网络(CANMAT)成人重度抑郁症管理的临床指南。补充和替代医学治疗，"情感障碍杂志，第117卷，第117号1, pp. 554 - s64, 2009。视图:出版商的网站|谷歌学者
12. F. Caraci, F. Drago, F. Kasper, F. Forti, F. Drago, E. Aguglia，“金丝桃提取物治疗轻至中度抑郁症的疗效和耐受性”，欧洲神经精神药理学，第20卷，第2期。11页，747-765,2010。视图:出版商的网站|谷歌学者
13. K.Linde、M.M.Berner和L.Kriston，“重度抑郁症的圣约翰草，”Cochrane系统评论数据库,没有。第4条CD000448, 2008。视图:谷歌学者
14. a . V. Dwyer, D. L. Whitten, J. a . Hawrelak，《圣约翰草以外的草药治疗抑郁症:系统综述》替代医学检查，第16卷，第5期。1, pp. 40-49, 2011。视图:谷歌学者
15. J. R. T. Davidson, C. Crawford, J. a . Ives，和W. B. Jonas，“精神病学中的顺势疗法治疗:随机安慰剂对照研究的系统综述，”临床精神病学杂志第72卷第2期6, pp. 795-805, 2011。视图:出版商的网站|谷歌学者
16. E. Jeschke, T. Ostermann, M. Tabali等，“日常人智性医疗实践中的诊断概况和处方模式——一个前瞻性的多中心研究，”Forschende Komplementarmedizin，第16卷，第5期。5, pp. 325-333, 2009。视图:出版商的网站|谷歌学者
17. M. Tabali, E. Jeschke, C. M. Witt, T. Ostermann，和H. Matthes，“在一个经认证的开具CAM药物的医生网络中检测到的CAM和传统药物的药物不良反应，”管理护理药学杂志第18卷第2期6, pp. 427-438, 2012。视图:谷歌学者
18. Arbeitsgruppe Erhebung und Nutzung von Sekundärdaten der Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention, Arbeitsgruppe Epidemiologische Methoden der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie, Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, biometriund Epidemiologie, and Deutschen Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention，"二级数据分析的良好实践，第一次修订"Gesundheitswesen，第701卷，第54-60页，2008。视图:谷歌学者
19. E. Jeschke, F. Schad, J. Pissarek, B. Matthes, U. Albrecht，和H. Matthes，“QuaDoSta-ein frei konfigurierbares System zur Unterstützung multizentrischer Datenerhebungen in medizinischer Versorgung und Forschung，”生物计量与流行病学，第3卷，第10期，2007年。视图:谷歌学者
20. Kassenärztliche Bundesvereinigung (KBV)，“Grunddaten zur Vertragsärztlichen Versorgung in Deutschland 2011，”http://www.kbv.de/publikationen/125.html．视图:谷歌学者
21. J. M. Gill, X. C. Ying, M. I. Lieberman，“有医疗共病患者门诊护理中的抑郁管理:来自国家电子健康记录(EHR)网络的研究”，国际精神病学医学杂志，第38卷，第2期，第203-215页，2008年。视图:出版商的网站|谷歌学者
22. J. M. Gill, M. S. Klinkman, Y. X. Chen，“有和没有医疗共病的初级保健患者使用抗抑郁药物:国家电子健康记录(EHR)网络研究”，美国家庭医学委员会杂志，第23卷，第2期。4，页499-508,2010。视图:出版商的网站|谷歌学者
23. W. D. Robinson, J. A. Geske, L. A. Prest，和R. Barnacle，“初级保健中的抑郁症治疗”，美国家庭事务委员会杂志第18卷第2期2，页79-86,2005。视图:谷歌学者
24. M. Sieberer，“Auswertungsergebnisse der BARMER GEK Arzneimitteldaten aus den Jahren 2008 and 2009”，刊于BARMER GEK Arzneimittel-Report 2010G. Glaeske和C. Schicktanz, Eds。，卷。2，pp. 137–149, Schriftenreihe zur Gesundheitsanalyse, 2010.视图:谷歌学者
25. T. Grobe和H. Dörning，Gesundheits报告2010-Veröffentlichungen zum Betrieblichen Gesundheitsmanagement der TK，第24卷，德国汉堡krrankenkasse技术人员，http://www.tk-online.de/．
26. Moncrieff和D. Cohen，“抗抑郁药能治愈还是产生不正常的大脑状态?”公共科学图书馆医学，第3卷，第2期。第7条e240, 2006年。视图:出版商的网站|谷歌学者
27. I. Kirsch, B. J. Deacon, T. B. Huedo-Medina, a . Scoboria, T. J. Moore, and B. T. Johnson，“最初的严重程度和抗抑郁的好处:提交给食品和药物管理局的数据的元分析，”公共科学图书馆医学，第5卷，第5期。2、2008年第e45条。视图:出版商的网站|谷歌学者
28. W. Katon和m.d. Sullivan，“抑郁症和慢性疾病”，临床精神病学杂志，第51卷，1，第3-11页，1990。视图:谷歌学者
29. F. Jacobi, H. U. Wittchen, C. Hölting等，“一般人群中精神障碍的患病率、共发病和相关因素:来自德国健康访谈和检查调查(GHS)的结果”，心理医学，第34卷，第4期，第597-6112004页。视图:出版商的网站|谷歌学者
30. 世卫组织初级卫生保健的福利措施:DepCare项目，世界卫生组织，哥本哈根，丹麦，1998年。
31. R. L. Spitzer, K. Kroenke和J. B. W. Williams，“PRIME-MD自我报告版本的验证和效用:PHQ初级保健研究”，美国医学协会杂志，第282卷，第18号，第1737-1744页，1999年。视图:出版商的网站|谷歌学者

版权

版权所有©2012 Elke Jeschke et al。这是一篇发布在知识共享署名许可协议，允许在任何媒介上不受限制地使用、传播和复制，但必须正确引用原作。