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Enregistrement W2093654366 · doi:10.4088/jcp.0307e06

Preventing Recurrent Depression

2007· article· en· W2093654366 sur OpenAlexaff
Pierre Blier, Martín Keller, Mark H. Pollack, Michael E. Thase, John Zajecka, David L. Dünner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensMental Health Research Canada
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/SNational Institute of Mental HealthSanofiNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionGlaxoSmithKlinePfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésElectroconvulsive therapyPharmacotherapyPsychosocialDepression (economics)Psychological interventionMaintenance therapyPsychiatryStressorMedicineCognitive therapyCognitive behavioral therapyPsychologyIntensive care medicineCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contrast to continuation therapy, a treatment aimed at suppressing symptoms during a current depressive episode, maintenance therapy is designed to prevent the development of a new episode. Candidates for maintenance therapy include patients who have achieved remission and have had 2 or more lifetime episodes, especially if they have comorbid disorders, ongoing psychosocial stressors, poor symptom control, or severe depressive episodes. Maintenance pharmacotherapy data strongly support the use of antidepressants at the dosage that helped the patient achieve remission. Other maintenance treatment interventions include psychotherapy, especially cognitive-behavioral therapy, and in some extreme cases, electroconvulsive therapy. Maintenance therapy considerations for clinicians include assessing treatment guidelines, addressing nonadherent patients, and measuring medication treatment response.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,391 · 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.

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

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

En bref

Citations54
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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