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Enregistrement W4415071214 · doi:10.1016/j.cjco.2025.10.002

Interventions to Enhance Early Recognition and Management of Mental Health Symptoms in Patients with Cardiovascular Disease: A Rapid Scoping Review

2025· article· en· W4415071214 sur OpenAlexafffund
Omar Dewidar, Hind Sabri, Haben Dawit, S. Craig Philip, Victoria Barbeau, Pierre Benoît, Jonathan Jetté, Joël Assaouré, Diane Plourde, Roland Sabbagh, Elie Skaff, Douglas Archibald, Vivian Welch, Krystal Kehoe MacLeod

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensMontfort HospitalLibrary and Archives CanadaUniversity of TorontoEastern Ontario Training BoardBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesServierCanada First Research Excellence FundStrongCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésPsychological interventionMental healthIntervention (counseling)Variety (cybernetics)MEDLINEPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Poor mental health is a recognized risk factor for adverse cardiovascular outcomes, yet depression, anxiety, and stress remain underdiagnosed and undertreated in individuals with cardiovascular disease (CVD). Effective strategies to promote early recognition and management of these conditions are not well established. We conducted a rapid scoping review to identify interventions aimed at improving mental health recognition and management in adult CVD population without diagnosed mental health conditions. Methods: We systematically searched MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, PsycINFO, CINAHL, Web of Science, and Epistemonikos for articles published between January 1, 2014, and December 28, 2024. Results: Of 11,645 screened studies, 24 met inclusion criteria: 12 systematic reviews and meta-analyses, and 12 randomized controlled trials (RCTs). Most focused on coronary artery disease or stroke patients. Interventions included mindfulness interventions (n = 9), routine screening (n = 2), interactive mHealth education (n = 2), psychosocial interventions (n = 4), caregiver education (n = 4), self-care (n = 1), and integrated care (n = 1). Interventions were multimodal pairing patient education with structured clinical encounters. Reporting of delivery methods was inconsistent and fewer than half assessed adherence. Only two RCTs involved patients in intervention design. Primary outcomes included changes in psychological distress symptoms and quality-of-life measures. Conclusion: A variety of interventions target early recognition and management of mental health symptoms in CVD patients. The approach of combining self-management with clinician check-ins aligns with contemporary models of integrated care. Standardized reporting and greater interest-holder engagement are needed to improve intervention development, implementation, and evaluation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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