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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».