Global Burden of Anxiety and Depression among Cystic Fibrosis Patient: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This systemic review and meta-analysis were aimed at determining the level of anxiety and depression among cystic fibrosis patients in the world. METHODS: We conducted a systematic search of published studies from PubMed, EMBASE, MEDLINE, Cochrane, Scopus, Web of Science, CINAHL, and manually on Google Scholar. This meta-analysis follows the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. The quality of studies was assessed by the modified Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Meta-analysis was carried out using a random-effects method using the STATA™ Version 14 software. Trim and fill analysis was done to correct the presence of significant publication bias. RESULT: From 419,820 obtained studies, 26 studies from 2 different parts of the world including 9766. The overall global pooled prevalence of anxiety and depression after correction for publication bias by trim and fill analysis was found to be 24.91(95% CI: 20.8-28.9) for anxiety. The subgroup analyses revealed with the lowest prevalence, 23.59%, (95% CI: 8.08, 39.09)) in North America and the highest, 26.77%, (95% CI: 22.5, 31.04) seen in Europe for anxiety and with the highest prevalence, 18.67%, (95% CI: 9.82, 27.5) in North America and the lowest, 13.27%, (95% CI: -10.05, 16.5) seen in Europe for depression. CONCLUSION: The global prevalence of anxiety and depression among cystic fibrosis patients is common. Therefore, close monitoring of the patient, regularly screening for anxiety and depression, and appropriate prevention techniques is recommended.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».