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Enregistrement W1535451185 · doi:10.3928/00485713-20060101-03

Research Assessment of Patients With Psychotic Depression: The STOP-PD Approach

2006· article· en· W1535451185 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Annals · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)PsychiatryMental healthMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<P>Major depression with psychotic features (psychotic depression) is a severe, disabling disorder. Compared with nonpsychotic major depression, psychotic depression has been associated with greater severity of depressive symptoms, greater functional impairment, increased risk of suicide, lower rate of recovery, increased risk of depressive relapse and recurrence, and more frequent hospital admissions. There are significant challenges in conducting a treatment study of psychotic depression, including the recruitment, retention, and assessment of patients.</P> <H4>ABOUT THE AUTHORS</H4> <P>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. Schaffer is assistant professor, Department of Psychiatry, University of Toronto, and Head, Mood Disorders Program, Sunnybrook and Women’s College Health Sciences Centre, Toronto. Dr. Meyers is professor of psychiatry, Department of Psychiatry, Weill Medical College of Cornell University and New York Presbyterian Hospital, Westchester, NY Dr. Rothschild is Irving S. and Betty Brudnick Professor of Psychiatry, Department of Psychiatry, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA. 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.</P> <P>Address reprint requests to: Alastair J. Flint, MB, FRCPC, FRANZCP, Toronto General Hospital, 200 Elizabeth Street, 8 Eaton North, Room 238, Toronto, Ontario, Canada, M5G 2C4; or e-mail <a href="mailto:alastair.flint@uhn.on.ca">alastair.flint@uhn.on.ca</a>.</P> <P>Dr. Flint disclosed a relevant financial relationship with Pfizer Canada. Dr. Schaffer disclosed a relevant financial relationship with Eli Lilly Canada. Dr. Rothschild disclosed relevant financial relationships with Lilly and Pfizer. Dr. Mulsant disclosed relevant financial relationships with Pfizer, Eli Lilly, Forest/Lundbeck, AstraZeneca, Janssen, and Alkermes. Dr. Meyers disclosed no relevant financial relationships.</P> <P>This article was supported by United States Public Health Service grants MH 62446, MH 62518, MH 62565, and MH 62624 from the National Institute of Mental Health.</P>

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)0,000
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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