An analysis of correlations among four outcome scales employed in clinical trials of patients with major depressive disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 17-item Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D 17) remains the 'gold standard' for measuring treatment outcomes in clinical trials of depressed patients. The Montgomery Asberg Depression Rating Scale (MADRS), Clinical Global Impressions-Severity (CGI-S) and -Improvement (CGI-I) scales are also widely used. OBJECTIVE: This analysis of data from 22 double-blind, placebo-controlled clinical studies of venlafaxine in adult patients with major depressive disorder was aimed at assessing correlations among these 4 scales. METHODS: Changes from baseline for MADRS, HAM-D 17 and CGI-S, and end point CGI-I scores and response (>or=50% decrease from baseline HAM-D 17 or MADRS, or CGI-S or CGI-I score <or=2) were analysed. Pearson correlation coefficients were calculated for all pairs of the four scales (HAM-D 17/MADRS, HAM-D 17/CGI-S, HAM-D 17/CGI-I, MADRS/CGI-S, MADRS/CGI-I, CGI-S/CGI-I) at different time points. Effect sizes were calculated using the Cohen d. RESULTS: Correlations were significant at all time points (p < 0.0001), increased over the course of treatment, and were similar across treatment groups. Effect sizes ranged from 0.31 to 0.42; MADRS and CGI-I effect sizes were slightly greater compared with HAM-D 17 or CGI-S for continuous measures and response. CONCLUSION: Although MADRS and CGI-I were more sensitive to treatment effects, HAM-D 17, MADRS, CGI-S and CGI-I scores present a consistent picture of response to venlafaxine treatment.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle