Recent developments in the psychobiology and pharmacotherapy of depression: optimising existing treatments and novel approaches for the future
Notice bibliographique
Résumé
Effective antidepressants include monoamine oxidase inhibitors and tricyclic antidepressants, selective serotonin re-uptake inhibitors and novel agents, including serotonin and noradrenaline re-uptake inhibitors. Although effective, current treatments most often produce partial symptomatic improvement (response) rather than symptom resolution and optimal functioning (remission). While current pharmacotherapies target monoaminergic systems, different symptoms of major depressive disorder (MDD) may have distinct neurobiological underpinnings and other neurobiological systems are likely involved in the pathogenesis of MDD. In this article a review of current pharmacotherapeutic options for MDD, current understanding of the neurobiology and pathogenesis of MDD and a review of new and promising directions in pharmacological research will be provided. It is generally accepted that no single neurotransmitter or system is responsible for the dysregulation found in MDD. While agents that affect monoaminergic systems will likely continue to be first-line treatments for MDD for the foreseeable future, a number of new and novel agents, including corticotropin-releasing factor antagonists, substance P antagonists and antiglucocorticoids show considerable promise for refining treatment options. In order to better understand the neurobiology and treatment response of MDD, it is probable that more sophisticated theory-driven typologies of MDD will have to be developed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».