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Enregistrement W2497083932 · doi:10.1177/0706743716659416

Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT) 2016 Clinical Guidelines for the Management of Adults with Major Depressive Disorder

2016· review· en· W2497083932 sur OpenAlexafffundvenueabout
Raymond W. Lam, Diane McIntosh, JianLi Wang, Murray W. Enns, Theo Kolivakis, Erin E. Michalak, Jitender Sareen, Wei-Yi Song, Sidney H. Kennedy, Glenda MacQueen, Roumen Milev, Sagar V. Parikh, Arun Ravindran

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity of ManitobaUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Network for Mood and Anxiety TreatmentsInternational Society for Bipolar Disorders
Mots-clésMoodAnxietyMajor depressive disorderPsychiatryPsychologyClinical psychologyDepression (economics)Anxiety disorderMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT) conducted a revision of the 2009 guidelines by updating the evidence and recommendations. The scope of the 2016 guidelines remains the management of major depressive disorder (MDD) in adults, with a target audience of psychiatrists and other mental health professionals. METHODS: Using the question-answer format, we conducted a systematic literature search focusing on systematic reviews and meta-analyses. Evidence was graded using CANMAT-defined criteria for level of evidence. Recommendations for lines of treatment were based on the quality of evidence and clinical expert consensus. This section is the first of six guidelines articles. RESULTS: In Canada, the annual and lifetime prevalence of MDD was 4.7% and 11.3%, respectively. MDD represents the second leading cause of global disability, with high occupational and economic impact mainly attributable to indirect costs. DSM-5 criteria for depressive disorders remain relatively unchanged, but other clinical dimensions (sleep, cognition, physical symptoms) may have implications for depression management. e-Mental health is increasingly used to support clinical and self-management of MDD. In the 2-phase (acute and maintenance) treatment model, specific goals address symptom remission, functional recovery, improved quality of life, and prevention of recurrence. CONCLUSIONS: The burden attributed to MDD remains high, whether from individual distress, functional and relationship impairment, reduced quality of life, or societal economic cost. Applying core principles of care, including comprehensive assessment, therapeutic alliance, support of self-management, evidence-informed treatment, and measurement-based care, will optimize clinical, quality of life, and functional outcomes in MDD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,319 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations296
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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