Evidence-Based Review of Randomized Controlled Trials of Interventions for Mental Health Management Post-Moderate to Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To present an evidence-based review of randomized controlled trials (RCTs) evaluating interventions for mental health post-moderate to severe traumatic brain injury (post-MSTBI), as part of an extensive database that has been conceptualized as a living systematic review. METHODS: Systematic searches were conducted for RCTs published in the English language in MEDLINE, PubMed, Scopus, CINAHL, EMBASE, and PsycINFO, up to and including December 2022, in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. The methodological quality of RCTs was assessed using the Physiotherapy Evidence Database scale, and the level of evidence was assigned using a modified Sackett scale. RESULTS: Eighty-seven RCTs examining mental health interventions and outcome measures post-MSTBI were included. These studies collectively enrolled 6471 participants. A total of 41 RCTs (47.1%) were conducted in the United States and 56 studies (64.4%) were published after 2010. A total of 62 RCTs (71.3%) examined nonpharmacological interventions and 25 RCTs (28.7%) examined pharmacological interventions. Effective pharmacological treatments included desipramine and cerebrolysin; methylphenidate and rivastigmine showed conflicting evidence. Cognitive behavioral therapy (CBT) was found to be effective for hopelessness, stress, and anxiety, compared to usual care; however, it may be as effective as supportive psychotherapy for depression. CBT combined with motivational interviewing may be as effective as CBT combined with nondirective counseling for depression, stress, and anxiety. Acceptance and commitment therapy was effective for anxiety, stress, and depression. Tai Chi, dance, and walking appeared to be effective for depression and stress, while other nonpharmacological treatments such as peer mentoring showed limited effectiveness. CONCLUSION: This evidence-based review provides a comprehensive overview of the research landscape of RCTs addressing mental health post-MSTBI. The findings from these RCTs may be valuable for health care professionals, researchers, and policymakers involved in the field of mental health and neurorehabilitation.
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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 | 0,034 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».