Depression in the medically ill
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depressive disorders are significantly more common in the medically ill compared to the general population. Depression is associated with worsening of physical symptoms, greater healthcare utilization and poorer treatment adherence. The present paper provides a critical review on the assessment and management of depression in the medically ill. METHODS: Relevant articles pertaining to depression in the medically ill were identified, reviewed and synthesized qualitatively. A systematic review was not performed due to the large breadth of this topic, making a meaningful summary of all published and unpublished studies not feasible. Notable studies were reviewed and synthesized by a diverse set of experts to provide a balanced summary. RESULTS: Depression is frequently under-recognized in medical settings. Differential diagnoses include delirium, personality disorders and depressive disorders secondary to substances, medications or another medical condition. Depressive symptoms in the context of an adjustment disorder should be initially managed by supportive psychological approaches. Once a mild to moderate major depressive episode is identified, a stepped care approach should be implemented, starting with general psychoeducation, psychosocial interventions and ongoing monitoring. For moderate to severe symptoms, or mild symptoms that are not responding to low-intensity interventions, the use of antidepressants or higher intensity psychotherapeutic interventions should be considered. Psychotherapeutic interventions have demonstrated benefits with small to moderate effect sizes. Antidepressant medications have also demonstrated benefits with moderate effect sizes; however, special caution is needed in evaluating side effects, drug-drug interactions as well as dose adjustments due to impairment in hepatic metabolism and/or renal clearance. Novel interventions for the treatment of depression and other illness-related psychological symptoms (e.g. death anxiety, loss of dignity) are under investigation. LIMITATIONS: Non-systematic review of the literature. CONCLUSION: Replicated evidence has demonstrated a bidirectional interaction between depression and medical illness. Screening and stepped care using pharmacological and non-pharmacological interventions is merited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».