Citalopram versus other antidepressants for late‐life depression: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the efficacy and tolerability of citalopram when compared to other antidepressants for late-life depression (LLD). METHODS: We searched electronic databases and trial registries to identify randomized controlled trials comparing citalopram to other antidepressants for LLD. Study quality was assessed using the Cochrane collaboration risk of bias tool. We summarized the efficacy of citalopram compared to other antidepressants by examining rates of depression remission, depression response and change in depression symptom scores. Medication tolerability was assessed through trial withdrawals due adverse events and withdrawals due to any cause. We used meta-analysis to determine the odds ratios (OR) of efficacy and tolerability outcomes for citalopram compared to other antidepressants. RESULTS: Seven studies comparing citalopram (N = 647) to other antidepressants (N = 641) for LLD were identified including four studies with tricyclic comparators and three studies with non-tricyclic comparators. Most of the studies had methodological limitations that placed them at risk for potential bias. The majority of studies reported no significant differences between citalopram and comparator medications for depression efficacy or tolerability outcomes. Meta-analysis did not find any significant differences between citalopram and other antidepressants for depression remission [OR = 0.84; 95%CI: 0.56-1.28] or for trial withdrawals due to adverse effects [OR = 0.70; 95%CI: 0.48-1.02]. CONCLUSIONS: Currently there are few studies directly comparing citalopram to other antidepressants for LLD. The small number of studies and methodological issues in many studies limit any conclusions about the relative efficacy and tolerability of citalopram compared to other antidepressants. Well-designed studies comparing citalopram to other antidepressants for LLD are required.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».