Notice bibliographique
Résumé
# Giving low dose tricyclics is not justified by evidence {#article-title-2} EDITOR—The meta-analysis by Furakawa et al must be considered downright naughty.1 While masquerading as a contribution to an academic debate about appropriate antidepressant treatment it actually does little more than endorse the widely held prejudice in favour of using low dose tricyclics in depression. Published in a widely read UK general medical journal, it will inevitably encourage a practice that is not encouraged by either the Royal College of Psychiatrists or the American Psychiatric Association. The subject of optimal dosage of tricyclics remains controversial, but the value of treatment with tricyclic antidepressants at standard dosage compared with placebo is abundantly clear. As Furakawa et al concede but perhaps do not emphasise sufficiently, the evidence for low dose tricyclic antidepressants is of generally poor quality. Many of the trials used in their analysis took place before standardised diagnostic or outcome criteria were commonplace. What is less clear is the motivation for their undertaking. Fluoxetine is now available in generic preparations for about £7 per month, significantly reducing the financial advantage of older antidepressants. Some evidence supports the use of tricyclics in severe depression, but presumably the authors would not recommend low dose tricyclics in such patients. The chronic severe nature of depression would make it unethical to recommend a treatment without a secure evidence base. Being charitable, one can only hope that the therapeutic advice was added to add colour to an otherwise unexceptional meta-analysis. 1. 1.↵1. Furukawa AT, 2. McGuire H, 3. Barbui C . Meta-analysis of effects and side-effects of low dosage tricyclics antidepressants in depression: systematic review. BMJ 2002; 325: 991–995 [OpenUrl][1][Abstract/FREE Full Text][2] # Evidence to change current guidelines is insufficient {#article-title-4} EDITOR—The study by Furukawa et al consists of two separate analyses looking at quite different things so it is difficult to draw any firm conclusions.1 The first meta-analysis of 35 … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DBMJ%26rft.stitle%253DBMJ%26rft.issn%253D0007-1447%26rft.aulast%253DFurukawa%26rft.auinit1%253DT.%2BA%26rft.volume%253D325%26rft.issue%253D7371%26rft.spage%253D991%26rft.epage%253D991%26rft.atitle%253DMeta-analysis%2Bof%2Beffects%2Band%2Bside%2Beffects%2Bof%2Blow%2Bdosage%2Btricyclic%2Bantidepressants%2Bin%2Bdepression%253A%2Bsystematic%2Breview%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1136%252Fbmj.325.7371.991%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F12411354%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/ijlink?linkType=ABST&journalCode=bmj&resid=325/7371/991&atom=%2Fbmj%2F326%2F7387%2F499.2.atom
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 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 | 0,034 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».