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Enregistrement W2002765069 · doi:10.4088/jcp.12084su1c.04

Neurotransmitter Targeting in the Treatment of Depression

2013· review· en· W2002765069 sur OpenAlexaffabout
Pierre Blier

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/SServierPfizerTakeda Pharmaceuticals InternationalAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésAntidepressantPsychiatryDepression (economics)MedicineQuality of life (healthcare)Major depressive disorderSexual dysfunctionMoodPsychologyAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Article AbstractResidual symptoms are a common hindrance to daily life for patients with major depressive disorder. Even after antidepressant treatment has led patients to meet remission criteria, almost all patients have at least 1 symptom that remains unresolved. These symptoms can increase the risk for relapse, a chronic course, and suicide attempts. Residual symptoms are lingering symptoms that do not resolve with treatment of the depressive episode, and they should be distinguished from symptoms of comorbid psychiatric or medical conditions and medication side effects. By understanding how various antidepressants affect the 3 monoamine systems of serotonin, norepinephrine, and dopamine, clinicians can select treatments based on the most effective mechanism of action. Dual-action agents show promise for alleviating depressive symptoms that do not resolve with single-action agents. Medications that increase norepinephrine or dopamine neurotransmission may improve several common residual symptoms left after treatment with serotonin-specific agents. Treatment strategies like adjunctive therapies and dosing options are given for common residual symptoms, including sleep difficulties, sexual dysfunction, and pain. For patients to truly regain their quality of life, clinicians must target residual symptoms. (J Clin Psychiatry 2013;74:19-24) From the Department of Psychiatry and Cellular/Molecular Medicine, University of Ottawa, and Mood Disorders Research, University of Ottawa Institute of Mental Health Research, Ottawa, Ontario, Canada. This article is derived from the planning teleconference series "Depression: Managing the Full Range of Symptoms to Achieve Lasting Remission," which was held in May and June 2013 and supported by an educational grant from Takeda Pharmaceuticals International, Inc., US Region and Lundbeck. Dr Blier has received grant funding from Labopharm, Janssen, Lundbeck, AstraZeneca, Pfizer, Bristol-Myers Squibb, Servier, and Merck; has received speaker honoraria from Eli Lilly, Janssen, Lundbeck, AstraZeneca, Pfizer, Bristol-Myers Squibb, and Merck; and has served as a consultant for Eli Lilly, Janssen, Lundbeck, AstraZeneca, Pfizer, Takeda, Bristol-Myers Squibb, Servier, and Merck. Corresponding author: Pierre Blier, MD, PhD, Institute of Mental Health Research, 1145 Carling Ave, Ottawa, ON K1Z 7K4, Canada (pierre.blier@theroyal.ca). doi:10.4088/JCP.12084su1c.04 © Copyright 2013 Physicians Postgraduate Press, Inc.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, 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

Citations76
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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