Psychosocial interventions and mental health in patients with cardiovascular diseases living in low and middle-income countries: A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this review is to evaluate the effectiveness of psychosocial interventions on mental health outcomes in adult patients with Cardiovascular Diseases (CVDs) living in low- and middle-income countries (LMICs). INTRODUCTION: Mental health issues are highly prevalent among patients with CVDs leading to poor disease prognosis, self-care/ management, and Quality of Life (QOL). In the context of LMICs, where the disease burden and treatment gap are high and resources are inadequate for accessing essential care, effective psychosocial interventions can make significant contributions for improving mental health and reducing mental health problems among patients who live with cardiovascular diseases. INCLUSION CRITERIA: This review will include studies published between 2010 and 2021 that evaluated the effect of psychosocial interventions on mental health outcomes (resilience, self-efficacy, QOL, depression and anxiety) on adult patients (aged ≥18 years) with any cardiovascular diseases using experimental and quasi experimental designs. METHODS: The search will be conducted from the following databases: MEDLINE via OVID (1946-Present), EMBASE via OVID (1974 -Present), Cumulative Index for Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) via EBSCOhost (1936-Present), PsycINFO via OVID (1806-Present), Scopus via Elsevier (1976-Present), and Cochrane Library via Wiley (1992-Present). Data will be critically appraised using standard tools and extracted by two reviewers and disagreement will be solved by the third reviewer. Meta-analysis will be performed, if possible, otherwise, data will be synthesized in narrative and tabular forms. DISCUSSION: The findings of this review will provide a key insight into contextually relevant psychosocial interventions for promoting mental health of patients with CVDs living in LMICs. The review findings will be potentially useful for health care providers and researchers to implement such interventions not only for reducing the burden of mental health issues but also for improving the overall well-being among patients with chronic illnesses. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: Prospero-CRD42020200773.
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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 | 0,051 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,004 |
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 ».