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Enregistrement W4224279724 · doi:10.1177/08919887221090220

Interpersonal Psychotherapy for Depression in Parkinson’s Disease: A Feasibility Study

2022· article· en· W4224279724 sur OpenAlexaff
Diana Koszycki, Monica Taljaard, Cary S. Kogan, Jacques Bradwejn, David A. Grimes

Notice bibliographique

RevueJournal of Geriatric Psychiatry and Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalOttawa HospitalMontfort HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpersonal psychotherapyDepression (economics)MoodStressorClinical psychologyInterpersonal communicationPsychologyAttendanceRandomized controlled trialPsychiatryMedicinePsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals living with Parkinson's disease (PD) experience interpersonal stressors that contribute to depressive risk. Interpersonal psychotherapy (IPT) emphasizes the bidirectional relationship between interpersonal stressors and mood may therefore be a suitable treatment for PD-depression. The primary aim of this study was to evaluate the feasibility of delivering 12 sessions of IPT to depressed PD patients and explore the need for modifications. A secondary aim was to obtain descriptive information about efficacy outcomes. The study used a pre-post design without a comparison group. Participants were 12 PD patients with a major depressive disorder. IPT was well accepted and tolerated by patients and required minimal modifications. Compliance with session attendance and completion of study questionnaires were excellent and treatment satisfaction was high. Depression scores declined from baseline to endpoint, with 7 patients meeting criteria for remission at endpoint. Findings are encouraging and a larger randomized controlled trial is currently underway to ascertain if IPT is an efficacious treatment for PD-depression.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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