Frequency of use and Perceived helpfulness of Wellness Strategies for Bipolar and Unipolar Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The majority of research in mood disorders has focused on pharmacologic, psychotherapeutic, and brain stimulation interventions. Conversely, the utility of less structured interventions, such as lifestyle modifications or wellness strategies, has remained understudied. The objective of the current study is to evaluate the frequency of use and perceived helpfulness of wellness strategies for bipolar and unipolar depression. METHODS: The Depression and Bipolar Support Alliance (DBSA) conducted an online survey asking participants about the use and helpfulness of wellness strategies. RESULTS: In total, 896 participants completed the survey (unipolar depression [n = 447] and bipolar depression [n = 449]). Wellness strategies were used by 62% and 59% of individuals with bipolar and unipolar depression, respectively. Listening to music, socializing, and adequate sleep were commonly reported wellness strategies. The majority of participants reported wellness strategies to be helpful. Use of wellness strategies was associated with greater overall perceived treatment effectiveness (P < .0001) and greater subjective helpfulness of medications (P = .039), psychotherapy (P < .0001), and peer support groups (P < .0001). CONCLUSIONS: Wellness strategies were commonly used by the majority of respondents. These strategies were subjectively helpful for most respondents and were associated with greater overall treatment effectiveness and increased helpfulness of medications, psychotherapy, and peer support groups. As such, wellness strategies should be considered while developing a holistic treatment plan for depression. Further research is needed to evaluate the antidepressant effects of specific wellness strategies to better understand the role of these interventions in the management of depression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».