Does Evidence Support the American Heart Association's Recommendation to Screen Patients for Depression in Cardiovascular Care? An Updated Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To systematically review evidence on depression screening in coronary heart disease (CHD) by assessing the (1) accuracy of screening tools; (2) effectiveness of treatment; and (3) effect of screening on depression outcomes. BACKGROUND: A 2008 American Heart Association (AHA) Science Advisory recommended routine depression screening in CHD. METHODS: CINAHL, Cochrane, EMBASE, ISI, MEDLINE, PsycINFO and SCOPUS databases searched through December 2, 2011; manual journal searches; reference lists; citation tracking; trial registries. Included articles (1) compared a depression screening instrument to a depression diagnosis; (2) compared depression treatment to placebo or usual care in a randomized controlled trial (RCT); or (3) assessed the effect of screening on depression outcomes in a RCT. RESULTS: There were few examples of screening tools with good sensitivity and specificity using a priori-defined cutoffs in more than one patient sample among 15 screening accuracy studies. Depression treatment with antidepressants or psychotherapy generated modest symptom reductions among post-myocardial infarction (post-MI) and stable CHD patients (N = 6; effect size = 0.20-0.38), but antidepressants did not improve symptoms more than placebo in 2 heart failure (HF) trials. Depression treatment did not improve cardiac outcomes. No RCTs investigated the effects of screening on depression outcomes. CONCLUSIONS: There is evidence that treatment of depression results in modest improvement in depressive symptoms in post-MI and stable CHD patients, although not in HF patients. There is still no evidence that routine screening for depression improves depression or cardiac outcomes. The AHA Science Advisory on depression screening should be revised to reflect this lack of evidence.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».