The impact of shared decision-making on the treatment of anxiety and depressive disorders: systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Shared decision-making encourages patients to explore treatment options/choices in collaboration with their healthcare provider, inclusive of the best available evidence and the patient's values/preferences. Several effective treatments exist for people with anxiety and/or depressive disorders; shared decision-making may be particularly useful in this context. Aims To investigate whether shared decision-making enhances clinical outcomes in adults with anxiety and/or depressive disorders. Method A systematic review was conducted. Five electronic health databases were searched from database inception until August 2019, in addition to reference lists of included studies. Prospective controlled studies of shared decision-making in adults (aged 18–64 years) diagnosed with an anxiety and/or depressive disorder were included. Two reviewers independently conducted each stage of the review process. Results Six randomised controlled trials ( N = 1834 participants) were included. Patient satisfaction improved in four studies. Patients were more likely to receive adequate treatment for depression in three studies. Anxiety symptoms decreased in one study. Patient involvement in decision-making increased in three studies. Because of the lack of blinded interventions and outcome assessment, the included studies were at moderate risk of bias. The certainty of evidence ranged from low to moderate, per GRADE criteria. Conclusions Shared decision-making shows promise for enhancing quality-of-care outcomes such as patient satisfaction, without increasing consultation time, but appears unlikely to improve symptoms of depression. However, it appears to be understudied in patients with anxiety disorders. Heterogeneity regarding definition and measurement of shared decision-making posed challenges for interpreting the results. More research is recommended to advance the field.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle