A review of escitalopram and citalopram in child and adolescent depression.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the basic pharmacology and published literature regarding escitalopram and citalopram in child and adolescent depression. METHODS: A LITERATURE REVIEW WAS CONDUCTED USING THE SEARCH TERMS: 'escitalopram', 'citalopram', 'depression', 'randomized controlled trial', 'open label trial' and limits set to: Human trials, English Language and All Child (Age 0-18). Additional articles were identified from reference information and poster presentation data. RESULTS: Three prospective, randomized controlled trials (RCT) were found for escitalopram in pediatric depression, and two RCTs were found for citalopram. One RCT each for escitalopram and citalopram showed superiority over placebo on the primary out come measure. Adverse effects in escitalopram and citalopram trials were generally mild to moderate. Suicidality was not assessed systematically in all RCTs reviewed, but did not appear to be elevated over placebo in escitalopram RCTs. One trial reported numerically higher suicide related events for citalopram compared to placebo (14 vs. 5, p=0.06). CONCLUSION: At present, escitalopram and citalopram should be considered a second-line option for adolescent depression. The US Food and Drug Administration approval of escitalopram for treatment of adolescent depression was based on a single positive RCT. This is less evidence than typically required for approval of a drug for a new indication.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».