Otimização adesão ao tratamento medicamentoso da depressão na atenção básica: estratégias eficazes e fatores influenciadores
Notice bibliographique
Résumé
Em ambulatórios de atenção primária, a prevalência de sintomas depressivos acomete até 10% dos pacientes. Apesar das terapias eficazes, a adesão ao tratamento antidepressivo apresenta baixa adesão e alta taxa de abandono, contribuindo para a refratariedade ao tratamento, maior morbimortalidade e risco de suicídio. Objetivo: identificar estratégias e os fatores que influenciam na melhora da adesão ao tratamento medicamentoso da depressão na Atenção Básica. Metodologia: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura através da base de dados "PubMed" com os seguintes descritores: "(major depressive disorder) AND (medication adherence) AND (depression)". Foram excluídos artigos que não tinham enfoque na adesão ao tratamento. Resultados e Discussão: Esta revisão revela que a qualidade das informações apresentadas na primeira consulta pode influenciar na otimização da adesão. Os profissionais devem explicar que o tratamento exige acompanhamento a longo prazo e adesão, bem como retratar os efeitos colaterais. Deve-se incluir parceiros e família no plano terapêutico, o que pode contribuir significativamente. Ademais, a abordagem interdisciplinar no cuidado demonstrou ser efetividade. A terapia cognitivo-comportamental em grupo (TCCG) é uma ferramenta eficaz que pode reduzir o senso de estigma dos pacientes, promove a adesão e alivia os sintomas. Antecipa-se que pacientes com sintomas graves possam se beneficiar mais dessas intervenções. Conclusão: A não adesão aos antidepressivos representa um significativo desafio na prática clínica contemporânea, comprometendo a eficácia dos tratamentos. Esta revisão revela que melhorar a adesão pode ser alcançado com estratégias como boa comunicação, envolvimento de familiares e abordagem interdisciplinar. Implementar essas estratégias é crucial para melhorar os resultados.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».