Enhancing outcomes in the management of treatment resistant depression: a focus on atypical antipsychotics
Notice bibliographique
Résumé
Clinical trials indicate that over 50% of depressed patients show an inadequate response to antidepressant therapy, and that incomplete recovery from major depressive disorder (MDD) increases the risk of chronicity and recurrence. Recovery, complete remission of symptoms, and a return to baseline psychosocial function, should be the goal of therapy. Poor response to adequate antidepressant treatment has been termed treatment resistant depression (TRD). Issues such as adherence, missed diagnosis of psychotic depression, bipolar disorder, or comorbid anxiety must be investigated as reasons why patients have not responded to initial therapeutic strategies. Beyond ensuring optimal use of the index antidepressant, treatment strategies for TRD include switching to another antidepressant, and augmentation or combination with two or more agents. Since little comparative data exist it is important to consider side-effect burden, partial response, and previous medication history when deciding between strategies. In patients with TRD, adding or augmenting with lithium, tri-iodothyronine or atypical antipsychotics have demonstrated benefits. Augmentation with atypical antipsychotics, including risperidone, olanzapine, ziprasidone, and quetiapine, show promising results in terms of improving remission rates. Other interventions, including non-pharmacologic strategies and investigational physical treatments, have demonstrated some benefits, but availability and patient preference should also be considered. With today's therapeutic alternatives, full remission of depression is an attainable goal. For some patients, combination and augmentation strategies earlier in treatment may increase the likelihood of remission.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».