Predictors of functional response and remission with desvenlafaxine 50 mg/d in patients with major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The predictive value of early functional improvement for treatment success at week 8 was assessed in a pooled analysis in patients with major depressive disorder (MDD). METHODS: Data were pooled from 7 double-blind studies in adult patients with MDD randomly assigned to desvenlafaxine 50 mg/d or placebo. Four levels of treatment success were determined at week 8 for patients with baseline Sheehan Disability Scale (SDS) score > 12 (N = 2156): functional response (SDS ≤12 and ≥50% improvement in SDS), functional/depression response (SDS ≤12 and ≥50% improvement in both SDS and 17-item Hamilton Rating Scale for Depression [HAM-D17] score), functional remission (SDS < 7), and functional/depression remission (SDS < 7 and HAM-D17 ≤7). Week 2 improvement in SDS was evaluated as a predictor of later functional response/remission using receiver operating characteristic analysis. Odds ratios (ORs) of the predictability of improvement thresholds were computed from a logistic regression model. RESULTS: The proportion of patients achieving each level of treatment success was significantly greater for patients treated with desvenlafaxine (40%, 32%, 23%, 15%, respectively) vs placebo (31%, 22%, 17%, 10%; all P ≤ 0.002). Early change in SDS was a highly significant predictor of functional response/remission (ORs, 0.958-0.970; all P < 0.0001). Discussion Patients' early functional response to desvenlafaxine 50 mg/d is predictive of treatment success.
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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 ».