Comparative efficacy of escitalopram in the treatment of major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Escitalopram is an allosteric selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) with some indication of superior efficacy in the treatment of major depressive disorder. In this systematic review, we critically evaluate the evidence for comparative efficacy and tolerability of escitalopram, focusing on pooled and meta-analysis studies. METHODS: A literature search was conducted for escitalopram studies that quantitatively synthesized data from comparative randomized controlled trials in MDD. Studies were excluded if they did not focus on efficacy, involved primarily subgroups of patients, or synthesized data included in subsequent studies. Outcomes extracted from the included studies were weighted mean difference or standard mean difference, response and remission rates, and withdrawal rate owing to adverse events. RESULTS: The search initially identified 24 eligible studies, of which 12 (six pooled analysis and six meta-analysis studies) met the criteria for review. The pooled and meta-analysis studies with citalopram showed significant but modest differences in favor of escitalopram, with weighted mean differences ranging from 1.13 to 1.73 points on the Montgomery Asberg Depression Rating Scale, response rate differences of 7.0%-8.3%, and remission rate differences of 5.1%-17.6%. Pooled analysis studies showed efficacy differences compared with duloxetine and with serotonin noradrenaline reuptake inhibitors combined, but meta-analysis studies did not. The effect sizes of the efficacy differences increased in the severely depressed patient subgroups. CONCLUSION: Based on pooled and meta-analysis studies, escitalopram demonstrates superior efficacy compared with citalopram and with SSRIs combined. Escitalopram shows similar efficacy to serotonin noradrenaline reuptake inhibitors but the number of trials in these comparisons is limited. Efficacy differences are modest but clinically relevant, especially in more severely depressed patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».