MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7017265843

Análise dos ganhos em saúde no tratamento da depressão major

2021· dissertation· pt· W7017265843 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUBibliorum repositorio digital da ubi (University of Beira Interior) · 2021
Typedissertation
Languept
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialCochrane LibraryMEDLINEQuality of life (healthcare)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introdução: De acordo com a Organização Mundial de Saúde, as doenças mentais, nomeadamente a perturbação depressiva, são responsáveis por enormes perdas em saúde. De forma a dar resposta a este problema, é necessário alocar recursos para a área da saúde mental. Contudo, de acordo com a “Joint Action on Mental Health and Well-being”, apenas 5,2% da despesa total em saúde é aplicada à saúde mental, pelo que se torna essencial maximizar os recursos disponíveis. Objetivo: Avaliar e comparar os diferentes resultados das intervenções farmacológicas e não farmacológicas no tratamento da depressão major. Métodos: Nesta revisão sistemática foram incluídos randomized controlled trials, estudos experimentais sem randomização, estudos de coorte e casos-controlo, estudos observacionais sem grupos de controlo, como os transversais e séries de casos, e estudos de modelização que fizessem uma avaliação económica comparativa dos custos e outcomes das intervenções farmacológicas e não farmacológicas, focadas em adultos diagnosticados com perturbação depressiva major. A pesquisa foi realizada através da PubMed, Psychology and Behavioral Sciences Collection, MEDLINE e Cochrane, restrita a artigos escritos em inglês, espanhol ou português, publicados entre 1995 e 2021. A data da última busca foi 4 de fevereiro de 2021. O risco de viés foi avaliado através da “Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale” e da “Revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials (RoB 2)”. Resultados: Foram obtidos, inicialmente, 183 resultados, sendo que, após uma breve análise do título e resumo, foram excluídos 117 estudos, que não respeitavam os critérios de inclusão. Após uma leitura integral de cada estudo, foram excluídos 42 artigos. De seguida, foi realizada uma avaliação da qualidade e do risco de viés dos estudos previamente selecionados, sendo incluídos neste trabalho 24 estudos. Quanto às intervenções farmacológicas, o Escitalopram revelou-se mais custo-efetivo comparado à Venlafaxina e ao Citalopram; a Fluoxetina foi considerada mais custo efetiva em relação à Trazodona, aos Antidepressivos Tricíclicos e à Paroxetina; os antidepressivos tricíclicos demonstraram ser uma opção pouco custo-efetiva; e o Aripiprazol é a opção mais custo-efetiva, face à Olanzapina e à Quetiapina, como terapêutica adjuvante. Quanto às psicoterapias, demonstraram ser, tendencialmente, opções custo-efetivas, mesmo que alguns dos estudos não apresentassem resultados estatisticamente significativos. Discussão/Conclusão: Existe alguma escassez de análises económicas no tratamento da depressão major, contudo, o Escitalopram e o Aripiprazole, como terapêutica adjuvante, parecem ser as opções mais custo-efetivas. Recomenda-se a realização de mais estudos, de forma a poder melhorar a investigação e subsequentemente as intervenções no tratamento da depressão.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,288 · 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