Effects of ST. John's wort on depressive disorder in elderly patients with hypertension and diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the clinical curative effect of ST. John's wort(SWE) on depressive disorder in elderly patients with hypertension and diabetes. Methods 106 hypertensive patients with diabe-tes and depressive disorder were randomly assigned to SWE group (n = 30) ,psychotherapy group (n = 24) , physicotherapy group (n =28) and placebo group (n = 26) for 12 weeks' treatment. The clinical effect were evaluated separately with reduction percent of HAMD and after the treatment, blood pressure levels and HbA1c were monitored. Results (1) The reduction percent of HAMD was highest(80%) in SWE group, lower in physieotherapy and psychotherapy group (50% and 54.2%), well lowest in placebo group(37%), the difference was significant(P < 0.05). The effect of SWE was better than that of the others (P < 0.05). (2) The level of blood pressure in SWE was significant lower than that of the others(P < 0.05). (3) The lev-el of HbA1c in SWE group was significant lower than that of the others(P < 0.05). Conclusion SWE can efficiently improve the depressive disorder in elderly patients with hypertension and diabetes, and it is good for controlling blood pressure and HbA1c of the patients. Key words: Hypertension; Diabetes mellitus; Depressive disorder; Psychotherapy; Physicotherapy
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».