Defensive Functioning in Patients with Depressive Disorders: a Study Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
SCOPO DEL LAVORO: The role of defensive functioning in understanding Depressive Disorders is supported \n(Calati et al., 2010); however, there is no updated comprehensive overview. In order to fill this gap, we have developed a Study Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis with the following research questions: (a) Do mature defenses, non-mature defenses, and Overall Defensive Functioning (ODF) scores differ between individuals diagnosed with Depressive Disorder and nonclinical control groups (i.e., without a psychiatric diagnosis)? (b) Do mature defenses, non-mature defenses, ODF scores change during a psychological intervention in patients diagnosed with Depressive Disorder? MATERIALI E METODI: The present protocol has been registered on PROSPERO (CRD42023442620). Primary research articles and grey literature exploring defensive functioning in Depressive Disorders with reliable measures will be searched on EBSCO/PsycINFO, Web of Science, and PubMed. Two independent reviewers will conduct the search and assess the quality of the included studies with the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analytic synthesis (SMD) and sensitivity analysis will be performed. The study will be conducted according with \nthe PRISMA 2020 guidelines. RISULTATI: We expect: (a) Lower mature defenses, higher non-mature defenses, and lower ODF scores in individuals with Depressive Disorders in comparison to nonclinical control groups; (b) Higher mature defenses, lower non-mature defenses, and higher ODF scores \nover the course of a psychological intervention in patients with Depressive Disorders. CONCLUSIONI: Improving clinical understanding of defense mechanisms may foster therapeutic process with depressed patients (De Roten et al., 2021). Potential biases and gaps in the available literature will be addressed leading to research recommendations.
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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 | 0,080 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,006 |
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 ».