Systematic Review and Meta-analysis of Interventions for Depression and Anxiety in Persons With Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychiatric comorbidities, such as depression and anxiety, are very common in persons with rheumatoid arthritis (RA) and can lead to adverse outcomes. By appropriately treating these comorbidities, disease-specific outcomes and quality of life may be improved. OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically review the literature from controlled trials of treatments for depression and anxiety in persons with RA. METHODS: We searched multiple online databases from inception until March 25, 2015, without restrictions on language, date, or location of publication. We included controlled trials conducted in persons with RA and depression or anxiety. Two independent reviewers extracted information including trial and participant characteristics. The standardized mean differences (SMDs) of depression or anxiety scores at postassessment were pooled between treatment and comparison groups, stratified by active versus inactive comparators. RESULTS: From 1291 unique abstracts, we included 8 RA trials of depression interventions (6 pharmacological, 1 psychological, 1 both). Pharmacological interventions for depression with inactive comparators (n = 3 trials, 143 participants) did not reduce depressive symptoms (SMD, -0.21; 95% confidence interval [CI], -1.27 to 0.85), although interventions with active comparators (n = 3 trials, 190 participants) did improve depressive symptoms (SMD, -0.79; 95% CI, -1.34 to -0.25). The single psychological trial of depression treatment in RA did not improve depressive symptoms (SMD, -0.44; 95% CI, -0.96 to 0.08). Seven of the trials had an unclear risk of bias. CONCLUSIONS: Few trials examining interventions for depression or anxiety in adults with RA exist, and the level of evidence is low to moderate because of the risk of bias and small number of trials.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».