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Enregistrement W4403869169 · doi:10.3280/qpc54-2024oa18658

Ruolo della TCC e linee guida NICE e CANMAT per il trattamento della depressione negli adulti

2024· article· it· W4403869169 sur OpenAlexaboutno aff
Giovanni Fassone, Barbara Magnani

Notice bibliographique

RevueQUADERNI DI PSICOTERAPIA COGNITIVA · 2024
Typearticle
Langueit
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il presente lavoro delinea le indicazioni di buona pratica clinica per il trattamento della depressione sulla base dell'ultimo aggiornamento delle linee guida del National Institute for Health and Care Excellence (NICE) e del Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT), documenti considerati un punto di riferimento in tutto il mondo. Pertanto, verranno utilizzati per tracciare indicazioni per il contesto Italiano. In particolare, ci si concentrerà sul ruolo che ha la terapia cognitivo-comportamentale (TCC), nelle sue varie forme, nel trattamento della depressione a diversi livelli di severità, rispetto ad altri tipi di trattamento e in diverse fasi del trattamento. Innanzitutto, si definirà il quadro depressivo, i diversi livelli di severità, e le varie forme di TCC considerate. Seguiranno i metodi attraverso i quali si suggerisce di scegliere un determinato intervento, non necessariamente psicologico, a seconda della severità della depressione o di altri fattori come il rapporto costi-benefici per il sistema sanitario o le preferenze del paziente. Di seguito, si illustreranno i dati scientifici sull'efficacia degli interventi cognitivo-comportamentali, rispetto agli altri interventi, e le raccomandazioni per ogni grado di severità o fase di trattamento. Si concluderà osservando che l'efficacia della TCC è altamente dimostrata per la depressione e risulta spesso tra i primi interventi suggeriti per questo quadro. Più il quadro è lieve più la TCC è consigliata; più il quadro si aggrava, o è in fase acuta, più si suggerisce di abbinarla ad altri trattamenti. Infine, si rifletterà su spunti per adattare metodologie e procedure al contesto Italiano.

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)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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