Antidepressants for Depression in Patients with Dementia: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the literature investigating the efficacy and safety of antidepressants for treating depression in individuals with dementia. DATA SOURCES: A literature search was conducted using MEDLINE, PUBMED, EMBASE, and Cochrane databases from inception to May 2013 for studies in English that evaluated the treatment of depression in patients with dementia. All relevant randomized controlled trials (RCTs) and meta-analyses were identified using the search terms "dementia" or "Alzheimer's disease," and "depression" or "major depressive disorder." Reference lists from retrieved articles and practice guidelines were also searched for relevant literature. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Only randomized, placebo-controlled trials and meta-analyses that compared an antidepressant with placebo for the treatment of depression in patients with dementia were included. DATA SYNTHESIS: In this systematic review, 10 RCTs and 3 meta-analyses were identified that examined the efficacy and safety of antidepressants compared with placebo in treating depression in patients with dementia. The majority of the RCTs consisted of a small sample size, and the antidepressants studied were not routinely used in practice. CONCLUSIONS: The evidence for antidepressants in the treatment of depression in patients with dementia is inconclusive. The accumulation of evidence suggests nonpharmacologic approaches and watchful waiting be attempted for the first 8 to 12 weeks in a patient who presents with both mild-to-moderate depression and dementia. In cases of severe depression, or depression not managed through nonpharmacologic means, a trial of an antidepressant may be initiated. However, further well-designed trials are needed to support these recommendations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».