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Enregistrement W4404037974 · doi:10.1371/journal.pmen.0000128

Patient experiences of treatment-resistant depression (TRD): A systematic review and qualitative meta-synthesis

2024· review· en· W4404037974 sur OpenAlexafffund
Alexandra Cernat, Dima Hadid, Katrina Shen, Julia Abelson, Zainab Samaan, Amanda Ramdyal, Meredith Vanstone

Notice bibliographique

RevuePLOS mental health. · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioMcMaster University
Mots-clésTreatment-resistant depressionMeta-analysisDepression (economics)Systematic reviewPsychologyPsychotherapistMedicineMEDLINEPsychiatryInternal medicinePolitical scienceAnxietyAntidepressant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment-resistant depression (TRD) occurs when depressive symptoms persist after a patient has tried at least two antidepressants at an appropriate dose for an adequate length of time, as judged by their clinician. Understanding what it is like to live with and seek care for TRD can inform treatment planning and contribute to health technology assessments for depression-related therapies. Our objective was to systematically review this evidence through an investigation of qualitative literature about the experiences of people who have TRD. We searched MEDLINE, CINAHL, PsycINFO, and the Web of Science Core Collection. Publications eligible for inclusion were English-language primary empirical qualitative studies or the qualitative component of mixed methods studies examining adults' experiences with TRD or with specific treatment options for TRD. Two reviewers independently screened and extracted data, as well as critically appraised included studies using the Standards for Reporting Qualitative Research (SRQR) instrument. This review was guided by integrative meta-synthesis. Data analysis consisted of a staged coding process similar to grounded theory. The protocol was registered in PROSPERO prior to the search (record ID: CRD42022356813). Sixteen studies were included from screening 18,568 results. Two studies focused on the overall experience of TRD and 14 explored experiences of specific treatments such as ketamine. Patients described the depressive symptoms they experienced, a sense of futility and desperation to find an effective treatment, and their experiences with new, sometimes experimental, therapies including deriving benefits beyond the clinical. Overall, few studies have examined the patient experience of TRD, reflecting the clinical complexity of this patient population. As most literature coalesced around experiences of specific treatments, greater examination of the overall experience of TRD is needed to inform clinical practice, and administrative and funding policy decisions for interventions that may be effective for this patient population. PROSPERO registration number: CRD42022356813.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,014
Bibliométrie0,0190,017
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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