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Enregistrement W1540600021 · doi:10.1186/1471-2296-5-19

Is remission of depressive symptoms in primary care a realistic goal? A meta-analysis

2004· review· en· W1540600021 sur OpenAlexafffund
Marliese Y. Dawson, Erin E. Michalak, Paul Waraich, John Anderson, Raymond W. Lam

Notice bibliographique

RevueBMC Family Practice · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsychological interventionDepression (economics)Primary careMeta-analysisPlaceboRandomized controlled trialMajor depressive disorderPillMEDLINEPsychiatryPhysical therapyInternal medicineAlternative medicineFamily medicineMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A primary goal of acute treatment for depression is clinical remission of symptoms. Most meta-analyses of remission rates involve randomized controlled trials (RCTs) using patients from psychiatric settings, but most depressed patients are treated in primary care. The goal of this study was to determine remission rates obtained in RCTs of treatment interventions for Major Depressive Disorder (MDD) conducted in primary care settings. METHODS: Potentially relevant studies were identified using computerized and manual search strategies up to May 2003. Criteria for inclusion included published RCTs with a clear definition of remission using established outcome measures. RESULTS: A total of 13 studies (N = 3202 patients) meeting inclusion criteria were identified. Overall remission rates for active interventions ranged between 50% and 67%, compared to 32% for pill placebo conditions and 35% for usual care conditions. CONCLUSIONS: Remission rates in primary care studies of depression are at least as high as for those in psychiatric settings. It is a realistic goal for family physicians to target remission of symptoms as an optimal outcome for treatment of depression.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations30
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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