Complementary and alternative medicine for the treatment of major depressive disorder.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the clinical evidence supporting complementary and alternative medicine interventions for treating major depressive disorder. QUALITY OF EVIDENCE: PubMed was searched from January 1966 to February 2010 using the term depressive disorder in combination with St John's wort, S-adenosylmethionine (SAM-e), exercise, acupuncture, omega-3 fatty acids, and folate. Only relevant human trials were selected. MAIN MESSAGE: In a large meta-analysis, St John's wort was found to be equivalent to antidepressant drugs with fewer side effects. Exercise reduced depressive scores in 3 meta-analyses. Omega-3 fatty acids reduced depressive scores in a meta-analysis of 16 trials, but publication bias was identified. Oral SAM-e monotherapy reduced depressive scores in 4 of 5 small randomized controlled trials. Folate deficiency is associated with more severe and refractory depression, and supplementation reduced depressive scores in 2 of 3 randomized controlled trials. Acupuncture demonstrated limited efficacy in 1 meta-analysis and 5 other trials. CONCLUSION: St John's wort and regular exercise appear effective in the treatment of depression. Acupuncture appears ineffective for depression, but it might offer other health benefits. Other promising therapies include SAM-e, omega-3 fatty acid, and folic acid supplementation in selected patients; further study is warranted.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».