Die S3-Leitlinie „Psychosoziale Therapien bei schweren psychischen Erkrankungen“ – nach dem Update ist vor dem Update

Gühne, Uta; Weinmann, Stefan; Becker, Thomas; Riedel‐Heller, Steffi G.

doi:10.1055/a-0574-4008

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“…Known major psychiatric disorder: mania, bipolar affective disorder, major depressive disorder, severe personality disorder, severe anxiety disorder, severe obsessive-compulsive disorder [ 43 ] as these may impact brain MRI measures [ 44 ].…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Evidence- and data-driven classification of low back pain via artificial intelligence: Protocol of the PREDICT-LBP study

Belavy,

Tagliaferri,

Tegenthoff

et al. 2023

PLoS ONE

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In patients presenting with low back pain (LBP), once specific causes are excluded (fracture, infection, inflammatory arthritis, cancer, cauda equina and radiculopathy) many clinicians pose a diagnosis of non-specific LBP. Accordingly, current management of non-specific LBP is generic. There is a need for a classification of non-specific LBP that is both data- and evidence-based assessing multi-dimensional pain-related factors in a large sample size. The “PRedictive Evidence Driven Intelligent Classification Tool for Low Back Pain” (PREDICT-LBP) project is a prospective cross-sectional study which will compare 300 women and men with non-specific LBP (aged 18–55 years) with 100 matched referents without a history of LBP. Participants will be recruited from the general public and local medical facilities. Data will be collected on spinal tissue (intervertebral disc composition and morphology, vertebral fat fraction and paraspinal muscle size and composition via magnetic resonance imaging [MRI]), central nervous system adaptation (pain thresholds, temporal summation of pain, brain resting state functional connectivity, structural connectivity and regional volumes via MRI), psychosocial factors (e.g. depression, anxiety) and other musculoskeletal pain symptoms. Dimensionality reduction, cluster validation and fuzzy c-means clustering methods, classification models, and relevant sensitivity analyses, will classify non-specific LBP patients into sub-groups. This project represents a first personalised diagnostic approach to non-specific LBP, with potential for widespread uptake in clinical practice. This project will provide evidence to support clinical trials assessing specific treatments approaches for potential subgroups of patients with non-specific LBP. The classification tool may lead to better patient outcomes and reduction in economic costs.

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Evidence- and data-driven classification of low back pain via artificial intelligence: Protocol of the PREDICT-LBP study

Belavy,

Tagliaferri,

Tegenthoff

et al. 2023

PLoS ONE

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“…B. Eigeninitiative, Autonomie, Selbstbewusstsein oder Tagesstruktur erreichen [67]. Im Update der S3-Leitlinie Psychosoziale Therapien bei schweren psychischen Erkrankungen werden multimodale gesundheitsfördernde Interventionen mit dem Schwerpunkt einer gesunden Ernährung und körperlicher Aktivität mit der höchsten Empfehlungsstärke empfohlen [70,74].…”

Section: Diskussionunclassified

Die Effekte nicht-pharmakologischer, gesundheitsfördernder Interventionen bei Menschen mit schweren psychischen Erkrankungen

et al. 2018

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Zusammenfassung Hintergrund Menschen mit schweren psychischen Erkrankungen sind deutlichen Risiken somatischer Morbidität und erhöhter Mortalität ausgesetzt. Gesundheitsfördernde Interventionen sollen die Risiken dafür reduzieren. Die Arbeit trägt die Evidenz in diesem Bereich zusammen. Methodik Systematische Suche in Medline, EMBASE, PsycINFO und der Cochrane Library nach Übersichtsarbeiten und RCTs. Ergebnisse Gesundheitsfördernde Interventionen zeigten nahezu durchweg positive Effekte in Bezug auf die untersuchten Parameter. Schlussfolgerung Weitere nachhaltige Untersuchungen sind erforderlich.

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“…Psychosoziale Therapien sind eine wichtige Säule der Behandlung, da sie auf eine verbesserte Teilhabe der Betroffenen und ein weitestgehend selbstbestimmtes Leben im sozialen Umfeld zielen. 2013 wurde erstmalig die S3-Behandlungsleitlinie "Psychosoziale Therapien bei schweren psychischen Erkrankungen" vorgelegt [5], Ende 2018 erscheint das erste Update [6]. Dabei wurde die wissenschaftliche Evidenz zur Wirksamkeit psychosozialer Therapien für den deutschsprachigen Raum erstmals systematisch aufbereitet.…”

Section: Hintergrundunclassified

Evidenzbasierte Behandlung von schwer psychisch kranken Menschen mit psychosozialen Therapien – Erstes Update der DGPPN-S3-Leitlinie erscheint Ende 2018

Gühne

Weinmann

Becker

et al. 2018

Psychother Psych Med

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Zusammenfassung Einleitung Schwere psychische Erkrankungen sind mit besonderen Belastungen und Risiken für die Betroffenen und deren Angehörige verbunden. Psychosoziale Therapien sind eine zentrale Säule der Behandlung. Material & Methoden Im Update der S3-Leitlinie „Psychosoziale Therapien bei schweren psychischen Erkrankungen“ werden auf der Basis aktueller wissenschaftlicher Evidenz und strukturierter Konsensfindung in einem repräsentativen Leitliniengremium umfassende Empfehlungen zur psychosozialen Behandlung gegeben. Ergebnisse Das Update der Leitlinie umfasst 33 Empfehlungen und 12 Statements in den Bereichen der System- und Einzelinterventionen (z. B. zu Arbeit, Wohnen und Psychoedukation) sowie zu Ansätzen der Selbsthilfe (z. B. zu Selbstmanagement und Peer-Arbeit) sowie zu Aspekten, die die Ausrichtung des täglichen Handelns aller Beteiligten umfassen (z. B. zu Recovery). Ein sogenanntes Matrixkapitel wird den Besonderheiten des deutschen Versorgungssystems gerecht. Diskussion Es liegt international umfassende wissenschaftliche Evidenz zu verschiedenen psychosozialen Interventionen vor, die Chancen auf eine verbesserte soziale und berufliche Teilhabe für Betroffene eröffnet. Die Implementierung von Leitlinien ist ein wichtiges Entwicklungsfeld, um das Wissen und die Empfehlungen praxiswirksam werden zu lassen.

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Die S3-Leitlinie „Psychosoziale Therapien bei schweren psychischen Erkrankungen“ – nach dem Update ist vor dem Update

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Evidence- and data-driven classification of low back pain via artificial intelligence: Protocol of the PREDICT-LBP study

Evidence- and data-driven classification of low back pain via artificial intelligence: Protocol of the PREDICT-LBP study

Die Effekte nicht-pharmakologischer, gesundheitsfördernder Interventionen bei Menschen mit schweren psychischen Erkrankungen

Evidenzbasierte Behandlung von schwer psychisch kranken Menschen mit psychosozialen Therapien – Erstes Update der DGPPN-S3-Leitlinie erscheint Ende 2018

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