The impact of shared decision-making on the treatment of anxiety and depressive disorders: systematic review
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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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 | 0,041 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».