Predicting Treatment Response in Major Depressive Disorder: The Impact of Early Symptomatic Improvement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Antidepressants (ADs) are the mainstay of treatment for major depressive disorder (MDD). Despite their widespread usage, a consensus does not exist as to the timing of clinically significant symptomatic improvement during an AD trial. The objective of this review is to provide practitioners with empirically based recommendations pertaining to the optimal duration of index (initial) AD therapy before a clinical intervention is warranted. METHODS: We conducted a nonsystematic review, using a combination of a MeSH key word search, Google Scholar, and the Scopus database. Our search strategy focused on research papers reporting on the early symptomatic response to AD therapy. RESULTS: Available evidence suggests that there are several subpopulations that exist within whole-group data assigned to an AD treatment. Among the responder subgroups, an early responder group (that is, less than 3 weeks) and later responder group (that is, 3 weeks or more) are identified. People who exhibit early partial symptomatic improvement are more likely to respond to therapy thereafter. However, the interpretability of extant evidence is complicated by the use of disparate statistical approaches with differing computational complexity and sample heterogeneity. CONCLUSIONS: Response outcomes in MDD are heterogeneous. Available data suggest that people may respond early, late, and (or) continuously over time, and may represent distinct subpopulations that provide a proximate indication for treatment response outcomes. Notwithstanding, a pragmatic recommendation would be to consider a treatment intervention (for example, dosage optimization and [or] augmentation) if, after 3 to 4 weeks, symptomatic improvement is insufficient.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».