Summary of Best Evidence for Prevention of Recurrence of Late-life Depression
Notice bibliographique
Résumé
Background The recurrence rate of late-life depression is high, however, there is a lack of research on intervention protocol to prevent recurrence of late-life depression at home and abroad.In the early stage, the research group explored the risk factors for recurrence of late-life depression, and the controllable risk factors were poor medication compliance, less physical activity, and less eating. Objective To search, evaluate and summarize the evidence related to the prevention of recurrence of late-life depression based on the above three risk factors. Methods In October 2022, the evidences related to the prevention of recurrence of late-life depression were searched in Web of Science, PubMed, Cochrane Library, American Guide Network, British Guidebook, Website of Registered Nurses Association of Ontario (RNAO), Evidence-based Nursing Center of Fudan University, CNKI and other databases from inception to October 2022, which include guidelines, systematic reviews, expert consensuses, evidence summaries, etc. The quality of the included guidelines, systematic reviews, expert consensuses and original researches were evaluated by investigators trained in systematic evidence-based medicine using the Appraisal of Guidelines for Research & EvaluationⅡ (AGREEⅡ) Instrument, AMSTAR, and the Australian Joanna Briggs Institute (JBI) evidence-based center evaluation standards (2016 version), respectively. Finally, the 2014 Australian JBI evidence-based health care center evidence grading and recommendation level system was used to summary, evaluate and grade the evidence. Results A total of 15 articles were included, including 3 guidelines, 11 systematic reviews and 1 RCT. The qualities of the 3 guidelines were graded as B or above, the qualities of 11 systematic reviews were graded as medium or above, and the quality of 1 RCT was graded as B. A total of 24 best evidence items were summarized from 6 aspects of intervention evaluation, diets and nutrition, exercise and rehabilitation training, psychosocial interventions, medication compliance, and effect evaluation. Conclusion The study summarizes the best evidence for prevention of late-life depression, suggesting that clinical staff should comprehensively evaluate the patients, and develop individualized intervention program focus on evaluation, diets and nutrition, exercise and rehabilitation training, medication compliance guidance, and psychosocial interventions, combining with the characteristics of patients and diseases.
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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 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».