Personalised diagnostiek en behandeling van depressie [Personalised diagnosis and treatment of depression]
Fulltext:
187693.pdf
Embargo:
until further notice
Size:
78.99Kb
Format:
PDF
Description:
Publisher’s version
Source
Tijdschrift voor Psychiatrie, 60, 3, (2018), pp. 156-160ISSN
Publication type
Article / Letter to editor
Display more detailsDisplay less details
Organization
SW OZ BSI KLP
Psychiatry
Journal title
Tijdschrift voor Psychiatrie
Volume
vol. 60
Issue
iss. 3
Languages used
Dutch (dut)
Page start
p. 156
Page end
p. 160
Subject
Experimental Psychopathology and Treatment; Radboudumc 13: Stress-related disorders DCMN: Donders Center for Medical Neuroscience; Psychiatry - Radboud University Medical Center; Radboud University Medical CenterAbstract
Achtergrond: Vaak wordt gesteld dat de depressie bij uitstek een ziektebeeld is waar we met personalised diagnostiek en behandeling veel zouden kunnen winnen. Doel: Nagaan welke aanwijzingen we hebben dat personalised diagnostiek en behandeling van patiënten met een depressieve stoornis beter zijn dan wat we nu doen en hoe we dit vorm kunnen geven. Methode: Narrative review van de beschikbare literatuur. Reultaten: Er zijn voldoende data om te veronderstellen dat er op het gebied van een betere precisie in de diagnostiek en indicatiestelling voor behandelingen inderdaad veel winst te behalen is. Alhoewel minder empirisch onderbouwd, lijkt dit ook het geval voor een persoonlijker benadering, waarbij systematisch gebruik wordt gemaakt van kort-cyclische feedback van unieke, patiëntgebonden data en waarbij persoonlijke kenmerken van de behandelaar worden ingezet. Conclusie: Alhoewel harde data, bijvoorbeeld uit trials, ontbreken, zijn er voldoende aanwijzingen om verder te gaan met het ontwikkelen van personalised diagnostiek en behandeling van depressie.
This item appears in the following Collection(s)
- Academic publications [246515]
- Electronic publications [134157]
- Faculty of Medical Sciences [93308]
- Faculty of Social Sciences [30494]
Upload full text
Use your RU credentials (u/z-number and password) to log in with SURFconext to upload a file for processing by the repository team.