Wait-there’s evidence for that? Integrative medicine treatments for major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Depression is one of the most common mental health disorders and currently affects over 17 million Americans. Up to two-thirds of patients with depression in the United States will seek complementary and alternative or integrative medical treatments and thus medical providers who treat depression should understand that many integrative medical treatments have evidence of efficacy either as monotherapies or as add-on adjuncts to other treatments. This review references guidelines from the Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments and Michigan Medicine, along with an updated literature review, to provide a framework for reviewing medications or herbal formulation, as well as other therapies, which have evidence in the treatment of depression. In general, St. John's Wort, Omega-3 Fatty Acids, S-adenosyl-L-methionine, and crocus sativus (saffron) have the highest levels of evidence in the treatment of mild-to-moderate depression. Acetyl-l-carnitine, l-methylfolate, DHEA, and lavender have a moderate level of evidence in treating depression, whereas Vitamin D, one of the most common supplements in the United States, does not have evidence in treating depression. Of the non-medication-based therapies, exercise, light therapy, yoga, acupuncture, and probiotics have evidence in the treatment of depression, whereas a full review of dietary modifications for depression was out of scope for this article.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».