Harm Avoidance as a Mediator of Treatment Response to Antidepressant Treatment of Patients with Major Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The temperament harm avoidance (HA) has consistently demonstrated an association with major depressive disorder (MDD), serotonin functioning and reduction in depression symptoms in response to antidepressant medications targeting the serotonin system. In the current investigation, we examine HA as a potential mediator of treatment response to a serotonergic tricyclic antidepressant. METHODS: Outpatients (n = 150) with MDD were randomized to receive clomipramine or a control treatment. Patients completed the Hamilton Rating Scale for Depression (Ham-D) and the Tridimensional Personality Questionnaire (TPQ) prior to treatment initiation, and then again after at least 8 weeks of treatment. Using structural equation modeling, we evaluated a 'mediation model' in which change in HA is a mechanism of depression change in response to clomipramine, and a 'complication model' in which reduction in HA is a by-product of depression change. RESULTS: The mediation model provided a good fit to the data by all indices, whereas the complication model did not. Patients treated with clomipramine exhibited a greater decrease in HA as compared to those in the control group; moreover, HA reduction was associated with depression reduction. CONCLUSIONS: HA mediated the response to antidepressant treatment, such that any treatment effect of clomipramine occurred through HA reduction. Although replication with multiple assessment periods is required to determine if HA reduction actually precedes depression reduction, the results contribute to a growing body of literature implicating personality constructs subsumed within negative emotionality as mediators of treatment response to medications targeting serotonergic functioning.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».