Cognitive -behavioral therapy for managing depressive and anxiety symptoms after stroke: a systematic review and meta-analysis
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 Post-stroke anxiety and depression can be disabling and result in impaired recovery. Cognitive-behavioral therapy (CBT) has been demonstrated to be effective for anxiety and depression; however, determining its efficacy among those with stroke is warranted. Our objectives to evaluate CBT for anxiety and depression post-stroke .Methods This review was registered with PROSPERO (REG# CRD42020186324). Medline, PsycInfo, and EMBR Cochrane were used to locate studies published before May 2020, using keywords such as stroke and CBT. A study was included if: (1) interventions were CBT-based, targeting anxiety and/or depression; (2) participants experienced a stroke at least 3 months previous; (3) participants were at least 18 years old. Standardized mean differences ± standard errors and 95% confidence intervals were calculated, and heterogeneity was determined. The Cochrane Risk of Bias tool was used.Results The search yielded 563 articles, of which 10 (N = 672) were included;6 were randomized controlled trials. Primary reasons for exclusion included: (1) wrong population (2) insufficient data provided for a meta-analysis; (3) wrongoutcomes. CBT showed large effects on reducing overall anxiety (SMD ± SE: 1.01 ± 0.32, p < .001) and depression (SMD ± SE: 0.95 ± 0.22, p < .000) symptoms at the end of the studies. CBT moderately maintained anxiety (SDM ± SE: 0.779 ± 0.348, p ˂.025) and depression (SDM ± SE: 0.622 ± 0.285, p ˂ .029) scores after 3-months. Limitations included small sample size, limited comparators, and lack of follow-up data.Conclusion The results of this meta-analysis provide substantial evidence for the use of CBTto manage post-stroke anxiety and depression.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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