Non-pharmacological interventions on depression among eye disease patients: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
1 Abstract Background The objective of the current systematic review is to synthesize and qualitatively summarize data with regards to the effectiveness of non-pharmacological therapies in treating depression among visually impaired older adults. Methods MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, and CINAHL were initially searched on March 24, 2023, whereas Web of Science and all conference databases were searched on May 30, 2023. All databases were searched once again on June 16, 2025. Studies were uploaded to Covidence and following duplicate removal, 3509 studies proceeded to title and abstract screening. Studies that investigated the impact of non-pharmacological interventions to adults (aged 18 years old) with eye disease on depression were included. Studies administering both pharmacological therapies alone and in combination with non-pharmacological therapies were excluded. Review articles, editorials, case reports, and case series were excluded. Study quality was assessed using The Tool to Assess Risk of Bias in Randomized Controlled Trials, Tool to Assess Risk of Bias in Cohort Studies, and the Risk of Bias in Non-Randomized Studies – of Interventions (ROBINS-I). Following risk of bias assessment, study data were extracted and narratively synthesized. Results A total of 30 full-text articles were included. Outcome data such as depression score at each measurement timepoint, change in depression score at each measurement timepoint, effect measures for depression, and regression data on depression score were extracted and qualitatively analyzed. Conclusion Problem solving treatment (PST) appears to offer short term relief for depression, but further studies should be conducted to investigate the necessity of booster treatments to maintain long-term effectiveness. Physical activity shows promise in improving depression outcomes among visually impaired older adults, however, additional studies with stronger evidence from randomized control trials controlling for the amount and type of exercise are necessary before reaching a firm conclusion.
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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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».