Aripiprazole Augmentation in the Treatment of Military-Related PTSD with Major Depression: a retrospective chart review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this chart review, we attempted to evaluate the benefits of adding aripiprazole in veterans with military-related PTSD and comorbid depression, who had been minimally or partially responsive to their existing medications. METHODS: A retrospective chart review of patients who received an open-label, flexible-dose, 12- week course of adjunctive aripiprazole was conducted in 27 military veterans meeting DSM-IV criteria for PTSD and comorbid major depression. Concomitant psychiatric medications continued unchanged, except for other antipsychotics which were discontinued prior to initiating aripiprazole. The primary outcome variable was a change from baseline in the PTSD checklist-military version (PCL-M) and the Beck Depression Inventory (BDI-II). RESULTS: PTSD severity (Total PCL scores) decreased from 56.11 at baseline to 46.85 at 12-weeks (p < 0.0001 from Wilcoxon signed rank test) and the depression severity decreased from 30.44 at baseline to 20.67 at 12-weeks (p < 0.0001 from Wilcoxon signed rank test). Thirty seven percent (10/27) were considered responders, as defined by a decrease in total PCL scores of at least 20 percent and 19% (5/27) were considered as responders as defined by a decrease in total BDI score of at least 50%. CONCLUSIONS: The addition of aripiprazole contributed to a reduction in both PTSD and depression symptomatology in a population that has traditionally demonstrated poor pharmacological response. Further investigations, including double-blind, placebo-controlled studies, are essential to confirm and further demonstrate the benefit of aripiprazole augmentation in the treatment of military related PTSD.
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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) | 0,002 | 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 ».