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Enregistrement W859807672 · doi:10.1177/104012371502700209

Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (Canmat) Consensus Recommendations for Functional Outcomes in Major Depressive Disorder

2015· article· en· W859807672 sur OpenAlexaffabout
Raymond W. Lam, Sagar V. Parikh, Erin E. Michalak, Carolyn S. Dewa, Sidney H. Kennedy

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMajor depressive disorderPsychological interventionConceptualizationMoodAnxietyPsychologyClinical trialPsychiatrySystematic reviewClinical psychologyMEDLINEMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Functional recovery is increasingly recognized as a priority in the treatment of major depressive disorder (MDD), by both clinicians and patients. However, symptom improvement remains the focus of traditional clinical trials for MDD and of the regulatory approval process for new medications and other interventions. Many studies have shown that functional outcomes do not always correspond to symptom-based outcomes. METHODS: Representatives from clinical practice, professional societies, academia, industry, and government were invited by the Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments to develop recommendations for the conceptualization and measurement of functional outcomes in clinical trials of MDD. RESULTS: Definitions and conceptual frameworks to guide assessment of functioning are described, as well as research methodology applicable to the broad spectrum of treatments for MDD. Examples are given for validated instruments, including patient-reported outcome measures. Strategies for knowledge translation and dissemination are suggested and consensus recommendations summarized. CONCLUSIONS: As the societal burden and financial costs of MDD continue to escalate, so does the need for evidence-based and cost-effective interventions that demonstrate improvement in functioning. Routine assessment of functional outcomes will benefit not only individuals with MDD but also diverse stakeholders concerned about the efficacy and cost-effectiveness of interventions.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations62
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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