Number Needed to Treat or Harm Analyses of Olanzapine for Maintenance Treatment of Bipolar Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The number-needed-to-treat (NNT) or the number-needed-to-harm (NNH) analysis was performed on olanzapine and comparators for all known controlled clinical studies of olanzapine for bipolar maintenance treatment or relapse prevention to assess safety and efficacy. Studies compared olanzapine (n = 225) and placebo (n = 136) for 12 months, olanzapine (n = 217) and lithium (n = 214) for 12 months, and olanzapine plus lithium or valproate (n = 72) and placebo plus lithium or valproate (n = 64) for 18 months. For prevention of all-cause treatment discontinuation, the NNT was 7 to 8. For 9 of 11 efficacy and disposition measures examined, beneficial outcomes were more common with olanzapine than placebo. Beneficial outcomes were more common with olanzapine than lithium for 7 measures and more common for olanzapine plus lithium or valproate than placebo plus lithium or valproate for 1 measure. The NNHs of 5 to 8 for a weight gain of 7% or higher and 10 to 11 for the increase in body mass index category to overweight or obese during maintenance treatment indicated that these outcomes were more common for olanzapine or olanzapine plus mood stabilizers than for the comparators. All efficacy and disposition measures showing significant differences between groups for 12 to 18 months have NNTs favoring olanzapine or olanzapine plus lithium or valproate over placebo, lithium, or placebo plus lithium or valproate. However, the NNHs favor these comparators for avoidance of weight gain and of increase in body mass index category to overweight or obese. Clinicians should consider these and other potential benefits and risks in using maintenance treatments for patients with a bipolar disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».