Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder is frequently undiagnosed and untreated in older patients. Grief, pain, sleep issues, concurrent medications, altered physiology, and the presence of comorbid medical and psychiatric conditions can complicate the management of depression in older patients. Remission should be the goal of therapy in treating depression in the elderly, just as it is in younger patients, to maximize the impact of treatment on quality of life. Managing depression in older patients can be done effectively with the antidepressant therapies currently available, including selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), venlafaxine, and mirtazapine. Comorbid medical conditions, which are common among older patients, can have a significant impact on depression and vice versa. Antidepressant therapy with SSRIs has demonstrated efficacy and tolerability in patients at high risk for cardiovascular events and stroke and in those with vascular dementia or Alzheimer's disease. Care should be taken to choose antidepressants with no or minimal effects on glucose levels in patients with diabetes. In addition, venlafaxine has demonstrated beneficial effects on the relief of the pain of diabetic neuropathy. Venlafaxine, mirtrazapine, and the SSRIs have demonstrated efficacy and tolerability in older patients, while tricyclic antidepressants have also demonstrated efficacy; however, tolerability can be a problem. Depression is not a natural part of the aging process, as some still believe. The review of current data indicates that the goal of management can and should be full remission. Further, the use of newer agents is safe and effective in this population, as long as one considers the pharmacokinetics and pharmacodynamic properties and inherent biological differences in the elderly population when selecting appropriate therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».