Managing Depression during Hepatitis C Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The prevalence of hepatitis C virus (HCV) infection in Canada is estimated to be 1% and expected to increase during the next decade. Mental illness, particularly depression, is common among HCV-infected patients and remains an obstacle to interferon-alpha (IFN-alpha) treatment. We summarize the risk factors for interferon-alpha-induced major depressive disorder (IFN-alpha-MDD) in HCV patients and the evidence for antidepressant prophylaxis and symptomatic antidepressant treatment of depression. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, and CINAHL for randomized controlled or quasi-experimental trials evaluating antidepressant prophylactic and symptomatic treatment approaches for depression emerging during IFN-alpha treatment. Manual searches of references listed in review articles, case series, and anecdotal reports supplemented our literature search. RESULTS: A total of 9 trials involving prophylactic and symptomatic treatment approaches for IFN-alpha-MDD are summarized in our review. Antidepressant pretreatment is beneficial for patients with elevated baseline depressive symptoms and a preexisting history of IFN-alpha-MDD. Although limited evidence exists for several antidepressant agents, much of the evidence suggests that selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) are safe and efficacious in treating depressive symptoms secondary to IFN-alpha therapy. CONCLUSION: Both antidepressant pretreatment and symptomatic treatment are viable strategies for treating IFN-alpha-MDD. Improved treatment outcomes and early identification of depression during HCV treatment can be achieved using an integrated medical and mental health treatment approach.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».