Challenges in the treatment of anxiety disorders: beyond guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety disorders are highly prevalent, come in many forms and are often chronic, with many patients requiring long-term maintenance therapy. Anxiety and depression may also be comorbid in up to 50% of patients, leading to problems during diagnosis and treatment. Despite their frequency, the recognition and treatment of anxiety disorders is frequently suboptimal, with as few as 15% of patients obtaining treatment consistent with evidence-based care recommendations. Current treatment guidelines for anxiety disorders include a range of pharmacological and non-pharmacological approaches. However, the use of these guidelines alone may not be sufficient to improve patient outcomes. Optimal treatments for anxiety should be based on chronic disease management and balance efficacy with long-term tolerability. Current first-line therapies should include broad-spectrum agents that have proven efficacy in treating both anxiety and depression and are effective across all treatment phases. The allosteric serotonin reuptake inhibitor (ASRI), escitalopram, is a particularly effective treatment, offering high rates of remission combined with relatively low rates of discontinuation due to adverse events. Combination therapy involving medication and psychological approaches, e.g., cognitive behavioral therapy, may also be helpful. Novel approaches to delivering psychotherapy and self-management via the Internet may address accessibility issues for evidence-based psychological treatments.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».