Clinical Evidence and Potential Neurobiological Underpinnings of Unresolved Symptoms of Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent data indicate that more than 65% of patients with major depressive disorder (MDD) fail to achieve remission. This article reviews research on the current understanding and management of residual symptoms, i.e., subthreshold depressive symptoms present after recovery from a major depressive episode. DATA SOURCES: MEDLINE (1966 to June 2006) was searched using combinations of the following search terms: major depressive disorder, residual symptoms, remission, response, tachyphylaxis, antidepressant, algorithm, treatment, responsiveness, serotonin, norepinephrine, and dopamine. STUDY SELECTION: All relevant articles that were published in English and reported original study data related to residual symptoms in MDD were included. DATA EXTRACTION: Studies were examined for data related to the prevalence, presentation, consequences, treatment, and neurobiological underpinnings of residual symptoms associated with MDD. DATA SYNTHESIS: Residual symptoms are common among patients treated for MDD who do not achieve full remission. Incomplete remission is associated with increased risk of relapse, suicide, functional impairment, and higher use of health care resources. Several factors, including "downstream" neurochemical mechanisms and clinical factors such as lack of adherence, contribute to the high prevalence of residual symptoms. Various clinical strategies, including switching and substitution antidepressant therapies, are used to address unresolved depressive symptoms. Individual differences in therapeutic response contribute to inadequate treatment and are linked to numerous clinical and neurobiological factors, including noncompliance, underdosing, intolerance, disturbances in neural circuitry, and genetic variability in neurotransmitters. CONCLUSIONS: Future research is needed to more precisely characterize residual symptoms and their underlying biochemical and molecular mechanisms in order to develop more effective treatment methods.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».