The human cost of not achieving full remission in depression.
Notice bibliographique
Résumé
Depression is among the most disabling and costly illnesses in the world. Despite good short-term efficacy outcomes in the treatment of depression, long-term outcomes remain disappointing. Depression continues to be missed or underdiagnosed and undertreated, and comorbidities are frequently not identified. Of particular concern is the low rate of depression treated to full remission. Treating only to response leaves patients with residual depressive symptoms and an increased risk of a recurrent or chronic course. Anything less than full remission should be considered a treatment failure. This article examines the substantial psychiatric, medical, functional, and economic costs associated with not achieving remission. Available pharmacoeconomic data and randomized, controlled clinical trials published in the last 5 years identified through Medline searches with terms including burden, cost, economics, serotonin reuptake inhibitors (also, specific agents), venlafaxine, nefazadone, mirtazapine, psychotherapy, remission, and depression were reviewed. One of the limiting factors to this review is that few trials have compared the effects of various antidepressant strategies on clinically relevant outcomes such as depression-free days and patient productivity, making the full benefit of remission more difficult to measure. Patients who fail to achieve a full remission have a more recurrent and chronic course, increased medical and psychiatric comorbidities, greater functional burden, and increased social and economic costs. Cost-effective treatment for depression includes antidepressant therapies with higher remission rates. Antidepressants with a dual mechanism of action and combination therapies are associated with higher remission rates, more depression-free days, reduced pain-symptom morbidity, reduced health service utilization, and improved productivity.
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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 | 0,000 | 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 ».