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Enregistrement W154012441

Secondary prevention of depression in primary care

2007· article· en· W154012441 sur OpenAlexaboutno aff
Sara González González, Concepción Fernández Rodríguez, Jorge Pérez Rodríguez, Isaac Amigo Vázquez

Notice bibliographique

RevuePsychology in Spain · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyDepression (economics)PsychiatryInterpersonal psychotherapyMental healthPsychologyMajor depressive disorderCommitPrimary careMedicineClinical psychologyPsychotherapistCognitionRandomized controlled trialFamily medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

cause for concern in Western society. The commonest psychopathological symptoms are depressive ones. Likewise, depressive disorders are the third most common psychopathology, with a life prevalence of between 2% and 25%, both in the United States and in Spain (Ayuso-Mateos et al., 2001; Kaplan & Sadock, 1999). These problems produce an enormous strain on primary care centres and mental health centres in Spain. Between 15 and 40% of primary care centre patients present psychological disorders, and 25% of them have depression (Bernardo, 2000). Depressive disorders commonly involve relapses, chronification and serious repercussions, including suicide. Between 40 and 85% of people with major depression experience at least one relapse in their lives. Of those who commit suicide, between 50% and 70% have a medical history that includes some depressive disorder (Coon & Thompson, 2003; Gonzalez, Ramos, Caballero & Wagner, 2003; Emslie, Mayes, Laptook & Batt, 2003; Merrill, Tolbert & Wade, 2003). Although there are a wide range of theories for explaining depression, it is assumed here that this psychopathology derives largely from people’s lack of strategies (or the inadequacy of those strategies) for coping with life problems. The proliferation of psychotherapeutic approaches for treating depression is overwhelming, but not all of them are sufficiently supported by scientific studies. After an exhaustive review it can be concluded that the psychotherapies that have best proven their efficacy for depression are behaviour therapy, cognitive therapy and interpersonal therapy, and that the group format is as efficacious or more so than the individual one, but more effective and efficient. With regard to social support groups it cannot be concluded whether they equal or inferior to previous psychotherapies (Jacobson & Hollon, 1996; Labrador, Echeburua & Becona, 2000; Perez & Garcia, 2003; Shapiro, Barkham, Rees, Hardy, Reynolds & Startup, 1994; Task Force on Promotion and Dissemination of Psychological Procedures, 1995). On the other hand, the specific therapeutic elements of the treatments is an issue that has not been definitively resolved insofar as the variables they address do not SECONDARY PREVENTION OF DEPRESSION IN PRIMARY CARE

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,003

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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