Evidence-Based Treatment of Depression in Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Depression is a common condition in patients with cancer, although there has been a relative paucity of research on the effectiveness of treatment in this population. This review summarizes the psychosocial and pharmacologic treatment of depression in patients with cancer based on a consideration of evidence regarding etiologic factors and treatment outcomes. METHODS: A review of the evidence base for psychosocial and pharmacologic interventions for depression in patients with cancer was performed, including original studies, systematic reviews, and meta-analytic studies in the literature. RESULTS: Recent evidence from randomized controlled trials has demonstrated the efficacy of psychosocial and pharmacologic treatments to alleviate depression in patients with cancer. Further research is needed to establish their relative and combined efficacy and their role in the treatment of depression that is less severe and occurs in association with more advanced disease. First-line recommendations for the treatment of depression in patients with cancer are difficult to derive based on current evidence, because comparative studies have not been conducted to support the superiority of one treatment modality over another in this population. CONCLUSION: Both psychosocial and pharmacologic interventions have been shown to be efficacious in treating depression in cancer, but further research is needed to establish their relative and combined benefit. Future research directions include the development and evaluation of novel interventions targeted to specific biologic and psychosocial risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».