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Enregistrement W4319294315 · doi:10.1371/journal.pone.0281501

Guidelines’ recommendations for the treatment-resistant depression: A systematic review of their quality

2023· review· en· W4319294315 sur OpenAlexaff
Franciele Cordeiro Gabriel, Aírton Tetelbom Stein, Daniela Oliveira de Melo, Géssica Caroline Henrique Fontes-Mota, Itamires Benício dos Santos, Camila da Silva Rodrigues, Mônica Cristiane Rodrigues, Renério Fráguas, Iván D. Flórez, Diogo Telles‐Correia, Eliane Ribeiro

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésElectroconvulsive therapyTreatment-resistant depressionMedicineDepression (economics)Deep brain stimulationAntidepressantClinical trialMental healthPsychiatryInternal medicineSchizophrenia (object-oriented programming)Parkinson's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Depression is a serious and widespread mental health disorder. A significant proportion of patients with depression fail to remit after two antidepressant treatment trials, a condition named treatment-resistant depression (TRD). Clinical practice guidelines (CPGs) are instruments aimed to improve diagnosis and treatment. This study objective is to systematically appraise the quality and elaborate a comparison of high-quality CPGs with high-quality recommendations aimed at TRD. METHODS AND ANALYSIS: We searched several specialized databases and organizations that develop CPGs. Independent researchers assessed the quality of the CPGs and their recommendations using AGREE II and AGREE-REX instruments, respectively. We selected only high-quality CPGs that included definition and recommendations for TRD. We investigated their divergencies and convergencies as well as weak and strong points. RESULTS: Among seven high-quality CPGs with high-quality recommendations only two (Germany's Nationale Versorgungs Leitlinie-NVL and US Department of Veterans Affairs and Department of Defense-VA/DoD) included specific TRD definition and were selected. We found no convergent therapeutic strategy among these two CPGs. Electroconvulsive therapy is recommended by the NVL but not by the VA/DoD, while repetitive transcranial magnetic stimulation is recommended by the VA/DoD but not by the NVL. While the NVL recommends the use of lithium, and a non-routine use of thyroid or other hormones, psychostimulants, and dopaminergic agents the VA/DoD does not even include these drugs among augmentation strategies. Instead, the VA/DoD recommends ketamine or esketamine as augmentation strategies, while the NVL does not mention these drugs. Other differences between these CPGs include antidepressant combination, psychotherapy as a therapeutic augmentation, and evaluation of the need for hospitalization all of which are only recommended by the NVL. CONCLUSIONS: High-quality CPGs for the treatment of depression diverge regarding the definition and use of the term TRD. There is also no convergent approach to TRD from currently high-quality CPGs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,522
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,047 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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