Incidence of Major Depressive Disorder Relapse and Effectiveness of Pharmacologic and Psychological Interventions in Primary Care: A Systematic Review and Meta-Analysis: Incidence de la rechute du trouble dépressif majeur et efficacité des interventions pharmacologiques et psychologiques en soins primaires : revue systématique et méta-analyse
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveThis research aims to investigate the relapse rates of major depressive disorder (MDD) within primary care and evaluate the efficacy of relapse prevention therapies. Despite primary care being the common point of contact for MDD patients, there are limited studies around this.MethodsWe included randomized controlled trials and observational studies examining MDD relapse incidence and the effect of pharmacological and non-pharmacological interventions in preventing relapse in primary care. Databases; Medline via Ovid, EMBASE, The Cochrane Library, PsycInfo (ebsco), and Clinical Trials.gov were searched from their inception until September 7, 2022. Joanna Briggs Institute (JBI) appraisal instrument for methodological quality assessment was used. A proportional data analysis estimated the MDD relapse incidence. Therapy effectiveness results were shown as odds ratios with 95% confidence intervals, with heterogeneity explored via subgroup analysis.ResultsOut of the reviewed studies, 35 met the eligibility criteria. Quality appraisal scores varied between 73% and 96%. MDD relapse incidence was divided into subgroups, revealing that both pharmacotherapy and non-pharmacotherapy led to a similar decrease in relapse rates with combination therapies showing further reduction in relapse. Subgroup analyses by study design, follow-up length, date of study and quality of study also yielded noteworthy findings.ConclusionOur findings showed that MDD relapse rates in primary care settings can be effectively reduced by pharmacotherapy, non-pharmacotherapy, or combination therapy. Some psychological interventions might also reduce relapse likelihood. More studies are needed on individual and combined treatments over longer periods to understand their long-term impacts on MDD relapse in primary care.Plain Language Summary TitleHow Often Depression Returns and How Well Treatments Work in Primary Care: A Review of Studies.
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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 | 0,026 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».