Summary of the best evidence for screening and management of post⁃stroke depression in adults
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo obtain relevant evidence for the screening and management of post-stroke depression in adults at home and abroad，and to summarize the best evidence.MethodsEvidence，including best practices，guidelines，evidence summary，systematic reviews，expert consensus，clinical decisions related to post⁃stroke depression in adults were retrieved from British Medical Journal Best Clinical Practice，Up to Date，World Health Organization，International Guidelines Collaboration，NICE Guidelines，Scottish Intercollegiate Guideline Network （SIGN），National Guideline Clearing⁃house（NGC），Europe Stroke Association，American Stroke Association（ASA），Australian Stroke Foundation，Heart and Stroke Foundation of Canada（HSFC），Registered Nurses' Association of Ontario（RNAO），Joanna Briggs Institute Evidence⁃Based Practice Database，Cochrane Library，CINAHL，PubMed，China Clinical Guidelines Network，China National Knowledge Infrastructure（CNKI），and China Biology Medicine disc from January 1，2010 to October 31，2019.ResultsA total of 15 articles were included，involving 1 clinical decision，2 best practices，5 guidelines，6 evidence summaries，and 1 expert consensus.The best evidence included 47 items involved in screening，evaluation，prevention，management，health education of post⁃stroke depression.ConclusionsHealth care practitioners working with post⁃stroke patients should be aware of the severity of post⁃stroke depression，master correct depression screening and management methods，and reduce the incidence of post⁃stroke depression.
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 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 | 0,014 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».