Guidelines for dementia or Parkinson’s disease with depression or anxiety: a systematic review
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: Depression and anxiety remain under-diagnosed and under-treated in those with neurologic diseases such as dementia or Parkinson's Disease (PD). Our objectives were to first, to provide a synthesis of high quality guidelines available for the identification and management of depression or anxiety in those with dementia or PD. Second, to identify areas for improvement for future guidelines. METHODS: We searched MEDLINE, PsycINFO, and EMBASE (2009 to July 24, 2015), grey literature (83 sources; July 24-Sept 6, 2015), and bibliographies of included studies. Included studies were evaluated for quality by four independent reviewers the AGREE II tool. Guideline characteristics, statements and recommendations relevant to depression or anxiety for dementia and PD were then extracted. (PROSPERO CRD: 42016014584) RESULTS: 8121 citations were reviewed with 31 full text articles included for assessment with the AGREE II tool. 17 were of sufficient quality for inclusion. Mean overall quality scores were between 4.25 to 6.5. Domain scores were lowest in the areas of stakeholder involvement, applicability, and editorial independence. Recommendations for the screening and diagnosis of depression were found for PD and dementia. There was little evidence to guide diagnosis or management of anxiety. Non-pharmacologic therapies were recommended for dementia patients. Most advocated pharmacologic treatment for depression, for both PD and dementia, but did not specify an agent due to lack of evidence. CONCLUSIONS: The available recent high quality guidelines outline several recommendations for the management of comorbid depression or anxiety in PD or dementia. However there remain significant gaps in the evidence.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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