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Enregistrement W4390117630 · doi:10.2196/50787

Effectiveness of Telecare Interventions on Depression Symptoms Among Older Adults: Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4390117630 sur OpenAlexvenueno aff
Man Wu, Chaoyang Li, Ting Hu, Xueyang Zhao, Guiyuan Qiao, Xiaolian Gao, Xinhong Zhu, Fen Yang

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Hubei Province
Mots-clésMeta-analysisTelecarePsychological interventionDepression (economics)PsychologySystematic reviewMedicineTelehealthmHealthTelemedicinePsychiatryMEDLINEClinical psychologyGerontologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Depression is the most common psychiatric disorder among older adults. Despite the effectiveness of pharmacological and psychological therapies, many patients with late-life depression (LLD) are unable to access timely treatment. Telecare has been shown to be effective in addressing patients' psychosocial issues, while its effectiveness in serving patients with LLD remains unclear. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effectiveness of telecare in reducing depression and anxiety symptoms and improving quality of life (QoL) in patients with LLD. METHODS: Databases including the Cochrane Library, Web of Science, PubMed, Embase, and EBSCO were searched for randomized controlled trials (RCTs) evaluating the effectiveness of telecare for LLD from database establishment to December 28, 2022. RESULTS: A total of 12 RCTs involving 1663 participants were identified in this study. The meta-analysis showed that (1) telecare significantly reduced depressive symptoms in patients with LLD compared to those in usual care (UC; standardized mean difference [SMD]=-0.46, 95% CI -0.53 to -0.38; P<.001), with the best improvement observed within 3 months of intervention (SMD=-0.72, 95% CI -1.16 to -0.28; P<.001); (2) other scales appeared more effective than the Patient Health Questionnaire-9 for LLD in telecare interventions (SMD=-0.65, 95% CI -0.96 to -0.35; P<.001); (3) telecare was more effective than telephone-based interventions for remote monitoring of LLD (SMD=-1.13, 95% CI -1.51 to -0.76; P<.001); (4) the reduction of depressive symptoms was more pronounced in patients with LLD with chronic conditions (SMD=-0.67, 95% CI -0.89 to -0.44; P<.001); (5) telecare was more effective for LLD in Europe and the Americas than in other regions (SMD=-0.73, 95% CI -0.99 to -0.47; P<.001); (6) telecare significantly reduced anxiety symptoms in patients with LLD (SMD=-0.53, 95% CI -0.73 to -0.33; P=.02); and (7) there was no significant improvement in the psychological components of QoL in patients with LLD compared to those receiving UC (SMD=0.30, 95% CI 0.18-0.43; P=.80). CONCLUSIONS: Telecare is a promising modality of care for treatment, which can alleviate depression and anxiety symptoms in patients with LLD. Continued in-depth research into the effectiveness of telecare in treating depression could better identify where older patients would benefit from this intervention.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,027
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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