Treatment-Resistant Depression in Primary Care across Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Treatment-resistant depression (TRD) represents a considerable global health concern. The goal of the InSight study was to investigate the prevalence of TRD and to evaluate its clinical characterization and management, compared with nonresistant depression, in primary care centres. METHODS: Physicians completed a case report on a consecutive series of patients with major depressive disorder (n = 1212), which captured patient demographics and comorbidity, as well as current and past medication. RESULTS: Using failure to respond to at least 2 antidepressants (ADs) from different classes as the definition of TRD, the overall prevalence was 21.7%. There were no differences in prevalence between men and women or among ethnicities. Patients with TRD had longer episode duration, were more likely to receive polypharmacy (for example, psychotropic, lipid-lowering, and antiinflammatory agents), and reported more AD related side effects. Higher rates of disability and comorbidity (axes I to III) were associated with treatment resistance. Obesity and being overweight were also associated with treatment resistance. While the selection and sequencing of pharmacotherapy by family physicians in this sample was in line with recommendations from evidence-based treatment guidelines, the wait time to make a change in treatment was 6 to 8 weeks in both groups, which exceeds guideline recommendations. CONCLUSIONS: These real-world data demonstrate the high prevalence of TRD in primary care settings, and underscore the substantial burden of illness associated with TRD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».