Recent trends in the management of depression in persons with cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Depression is a prevalent comorbidity in cancer that significantly increases the risk for numerous negative health outcomes. This review updates the current evidence base for management of depression in cancer, highlighting new research directions based on the inflammatory hypothesis of depression. RECENT FINDINGS: Research on pharmacotherapy and psychotherapy for depression in cancer has shown mixed efficacy partly because of methodological issues arising from the phenomenology of depression in cancer. After decades of stagnancy, more recent high-quality clinical trials are beginning to provide an evidence base to guide treatment. Inflammatory cytokine-associated depression is a subtype of depression that may have particular relevance in cancer, opening new avenues to explore therapeutic targets and biobehavioral impacts of interventions, which may improve cancer outcomes. SUMMARY: The continuum of severity in cancer-related depression is important to consider in management approaches. Choice of treatment should be personalized to the patient and their symptom profile as there is currently insufficient evidence to recommend any particular medication or psychotherapy over another. Psychological interventions should be considered first line for mild-to-moderate depression, and pharmacological treatment added for more severe depression, which can be optimally delivered within a collaborative care model. VIDEO ABSTRACT: http://links.lww.com/YCO/A62.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».