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Enregistrement W1969922688 · doi:10.1159/000357500

The Integrative Management of Treatment-Resistant Depression: A Comprehensive Review and Perspectives

2014· review· en· W1969922688 sur OpenAlexaff
André F. Carvalho, Michael Berk, Thomas Hyphantis, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevuePsychotherapy and Psychosomatics · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreatment-resistant depressionAntidepressantMedicineRandomized controlled trialMajor depressive disorderBipolar disorderLithium (medication)Depression (economics)Meta-analysisPsychiatryTricyclic antidepressantPsychologyPsychotherapistInternal medicineCognitionAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major depressive disorder is a prevalent and disabling illness. Notwithstanding numerous advances in the pharmacological treatment of depression, approximately 70% of patients do not remit after first-line antidepressant treatment. METHODS: The MEDLINE/PubMed, EMBASE and ClinicalTrials.gov electronic databases were searched from inception to October 1, 2013, for randomized controlled trials (RCT), relevant open-label trials, meta-analyses and ongoing trials of pharmacological and psychotherapeutic approaches to treatment-resistant depression (TRD). RESULTS: Switching to a different antidepressant is a useful option following nonresponse to a first-line agent. Although widely used in clinical practice, there is limited evidence to support antidepressant combination for TRD. Notwithstanding evidence for lithium or T3 augmentation to be successful in TRD, most studies were carried out when participants were treated with tricyclic antidepressants (TCA). Of the available strategies to augment the response to new-generation antidepressants, the use of some atypical antipsychotics is best supported by evidence. Several novel therapeutic options are currently discussed. Evidence suggests that cognitive therapy (CT) is an effective strategy for TRD. CONCLUSIONS: The success of switching to a different antidepressant following a first-line agent is supported by evidence, but there is limited evidence for effective combination strategies. Lithium and T3 augmentation of TCA have the strongest evidence base for successful treatment of TRD. The use of augmentation of newer-generation antidepressants with atypical antipsychotics is supported by a growing evidence base. Current evidence supports CT as an effective strategy for TRD. There is a need for additional large-scale RCT of TRD. The development of new antidepressants targeting novel pathways opens a promising perspective for the management of TRD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,330 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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