Use of Mental Health Telemetry to Enhance Identification and Predictive Value of Early Changes During Augmentation Treatment of Major Depression
Notice bibliographique
Résumé
Standard clinical trial methodology in depression does not allow for careful examination of early changes in symptom intensity. The purpose of this study was to use daily "Mental Health Telemetry" (MHT) to prospectively record change in depressive and anxiety symptoms for depressed patients receiving augmentation treatment, and determine the extent and predictive capacity of early changes. We report results of a 6-week, open-label study of the addition of quetiapine XR (range, 50-300 mg) for adult patients (n = 26) with major depressive disorder who were nonresponsive to antidepressant treatment. In addition to regular study visits, all participants completed daily, wirelessly transmitted self-report ratings of symptoms on a Smartphone. Daily and 3-day moving average mean scores were calculated, and associations between early symptom change and eventual response to treatment were determined. Improvement in depressive and anxiety symptoms was identified as early as day 1 of treatment. Of the total decline in depression severity over 6 weeks, 9% was present at day 1, 28% at day 2, 39% at days 3 and 4, 65% at day 7, and 80% at day 10. Self-report rating of early improvement (≥20%) in depressive symptoms at day 7 significantly predicted responder status at week 6 (P = 0.03). Clinician-rated depressive and anxiety symptoms only became significantly associated with responder status at day 14. In conclusion, very early changes in depressive symptoms were identified using MHT, early changes accounted for most of total change, and MHT-recorded improvement as early as day 7 significantly predicted response to treatment at study end point.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 ».