Prevalence of anxiety and depression symptoms in age-related macular degeneration patients: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Age-related macular degeneration (AMD) is often associated with psychiatric conditions, notably anxiety and depression due to their poor visual function. Recognizing this relationship is important for healthcare professionals to holistically treat AMD patients potentially facing these psychiatric challenges. Aims: This study aims to determine the prevalence of anxiety and depression symptoms in AMD patients. Materials and Methods: A systematic search was conducted across MEDLINE, CINAHL, PsycInfo, and EMBASE. This review included English-language studies on anxiety or depression in AMD patients aged 18 years and above. Studies on other psychiatric disorders, review articles, or case reports were excluded. Gray literature from conference abstracts, theses, and dissertations was manually searched. The risk of bias was assessed using the Downs and Black checklist. Data extraction focused on the prevalence of depressive and anxiety symptoms, and the meta-analysis was performed using STATA 14.0. Results: Our search yielded 104 records, with 47 advancing to full-text review, resulting in the inclusion of 23 articles with 13,063 AMD patients. For depression, 18 studies were included, with significant heterogeneity between them ( I 2 = 99.2%, P < 0.001). A random effects model using the DerSimonian and Laird (D + L) method was applied, showing a pooled prevalence of depression of 22% (95% confidence interval [CI]: [15, 30]) among 12,444 AMD patients. Similarly, for anxiety, 17 studies were included, also showing a high level of heterogeneity ( I 2 = 96.9%, P < 0.001). Using the same D + L random effects model, the pooled prevalence of anxiety was 14% (95% CI: [10, 17]) among 12,021 AMD patients. Conclusions: Healthcare providers and patients should be aware of the high prevalence of anxiety (14%) and depression (22%) in AMD and consider the possibility of routine mental health screening and appropriate management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».