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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».