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Enregistrement W4210880044 · doi:10.26685/urncst.321

The Effect of Natural Therapies in Combination with Usual Care for Depression: A Narrative Review

2022· review· en· W4210880044 sur OpenAlexaffabout
Prabhjot Chohan, Adam Gratton

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensCanadian College of Naturopathic Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystematic reviewRandomized controlled trialDiscontinuationDepression (economics)Meta-analysisMajor depressive disorderCochrane LibraryPopulationPlaceboMEDLINEManagement of depressionPsychological interventionAdverse effectPsychiatryAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Major depressive disorder (MDD) is the most common and debilitating form of depression with a 12-month prevalence of 4.7% and a lifetime prevalence of 11.2% in Canada. Various classes of antidepressants are commonly used treatments for MDD; however, high failure rates occur due to adverse events and discontinuation of use. Non-drug and alternative interventions are commonly sought by people when drug treatment fails. The purpose of this investigation was to analyze the evidence on the effect of natural therapies in combination with pharmaceutical standard of care for the management of MDD Methods: The following inclusion criteria were defined before conducting the literature search: 1) population of adults with major depressive disorder, 2) intervention of lavender, folic acid or acupuncture, combined with standard treatment, 3) comparison group of a placebo, standard treatment or natural therapy used alone, 4) changes to Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D) as the primary outcome. PubMed, APA PsycARTICLES and Google scholar were used for the research. The articles were limited to randomized clinical trials (RCTs), and systematic reviews with meta-analyses. The different therapies were used as key words in the literature search. Results: The literature search for ‘lavender’ yielded 214 studies, of which 3 RCTs met the criteria. ‘Folic acid’ yielded 680 studies of which 2 RCTs and 1 systematic review with meta-analysis met the criteria. ‘Acupuncture’ yielded 2240 studies of which 2 RCTs and 2 systematic reviews with meta-analyses met the criteria. Only the RCTs not summarized in the systematic reviews and meta-analyses were summarized in this review. Discussion: All ten studies using natural interventions showed a statistically significant decrease in the mean score change versus comparison groups, however, the magnitude of the effect varied between the studies. Sample sizes were small and there was significant heterogeneity between studies. Conclusion: Evidence suggests that natural therapies can be used adjunctively to the pharmaceutical care of MDD, however, the overall research quality is low and substantial heterogeneity exists between studies. Further, additional research using more rigorous methodologies and standardized interventions is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,411 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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