Methodological Issues in Designing a Randomized Controlled Trial for Psychotic Depression: The STOP-PD Study
Notice bibliographique
Résumé
<P>The safety and efficacy of electroconvulsive therapy (ECT) has been documented for more than half a century, including among patients with major depressive disorder with psychotic features (MD-Psy) who have failed intensive antidepressant treatment. More recent studies from academic centers that use contemporary ECT standards have demonstrated response and remission rates exceeding 90% among patients with MD-Psy.</P> <H4>ABOUT THE AUTHORS</H4> <P>Dr. Meyers is professor of psychiatry, Department of Psychiatry, Weill Medical College of Cornell University and New York Presbyterian Hospital, Westchester, NY. Dr. Peasley-Miklus is research associate, Department of Psychiatry, Weill Medical College of Cornell University. Dr. Flint is professor, Department of Psychiatry, University of Toronto, and head, Geriatric Psychiatry Program, University Health Network, Toronto, Ontario, Canada; the Geriatric Program and Research Institute, Toronto Rehabilitation Institute, Toronto; and the Toronto General Research Institute, Toronto. Dr. Mulsant is professor of psychiatry, Western Psychiatric Institute and Clinic, Department of Psychiatry, University of Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, PA; clinical director, Geriatric Mental Health Program, Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, and professor, Department of Psychiatry, University of Toronto. Dr. Rothschild is Irving S. and Betty Brudnick Professor of Psychiatry, Department of Psychiatry, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA.</P> <P>Address reprint requests to: Barnett S. Meyers, MD, New York Presbyterian Hospital Westchester, 21 Bloomingdale Road, White Plains, NY 10605; e-mail: <a href="mailto:bmeyers@med.cornell.edu">bmeyers@med.cornell.edu</a>.</P> <P>Dr. Meyers disclosed no relevant financial relationships. Dr. Peasley-Miklus disclosed relevant financial relationships with Pfizer and Eli Lilly. Dr. Flint disclosed a relevant financial relationship with Pfizer Canada. Dr. Mulsant disclosed relevant financial relationships with Pfizer, Eli Lilly, Forest/Lundbeck, AstraZeneca, Janssen, and Alkermes. Dr. Rothschild disclosed relevant financial relationships with Lilly and Pfizer.</P> <P>This article was supported in part by United States Public Health Service grants MH 62446, MH 62518, MH 62565, and MH 62624 from the National Institute of Mental Health.</P>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».