Systematic review and meta-analysis of collaborative care interventions for depression in patients with cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous systematic reviews have found limited evidence for the effectiveness of pharmacological and psychological interventions for the management of depression in patients with cancer. This paper provides the first meta-analysis of newer collaborative care interventions, which may include both types of treatment, as well as integrated delivery and follow-up. Meta-analyses of pharmacological and psychological interventions are included as a comparison. METHODS: A search of MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and the Cochrane Library from July 2005 to January 2015 for randomized controlled trials of depression treatments for cancer patients diagnosed with a major depressive disorder, or who met a threshold on a validated depression rating scale was conducted. Meta-analyses were conducted using summary data. RESULTS: Key findings included eight reports of four collaborative care interventions, eight pharmacological, and nine psychological trials. A meta-analysis demonstrated that collaborative care interventions were significantly more effective than usual care (standardized mean difference = -0.49, p = 0.003), and depression reduction was maintained at 12 months. By comparison, short-term (up to 12 weeks), but not longer-term effectiveness was demonstrated for both pharmacological and psychological interventions. CONCLUSIONS: Collaborative care interventions have newly emerged as multidisciplinary care delivery models, which may result in more long-term depression remission. This review also updates previous findings of modest evidence for the effectiveness of both pharmacological and psychological interventions for threshold depression in cancer patients. Research designs focusing on combined treatments and delivery systems may best further the limited evidence-base for the management of depression in cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle