Treating depression to remission in older adults: a controlled evaluation of combined escitalopram with interpersonal psychotherapy <i>versus</i> escitalopram with depression care management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: More than half of the older adults respond only partially to first-line antidepressant pharmacotherapy. Our objective was to test the hypothesis that a depression-specific psychotherapy, Interpersonal Psychotherapy (IPT), when used adjunctively with escitalopram, would lead to a higher rate of remission and faster resolution of symptoms in partial responders than escitalopram with depression care management (DCM). METHOD: We conducted a 16-week randomized clinical trial of IPT and DCM in partial responders to escitalopram, enrolling 124 outpatients aged 60 and older. The primary outcome, remission, was defined as three consecutive weekly scores of 7 or less on the Hamilton rating scale for depression (17-item). We conducted Cox regression analyses of time to remission and logistic modeling for rates of remission. We tested group differences in Hamilton depression ratings over time via mixed-effects modeling. RESULTS: Remission rates for escitalopram with IPT and with DCM were similar in intention-to-treat (IPT vs. DCM: 58 [95% CI: 46, 71] vs. 45% [33,58]; p = 0.14) and completer analyses (IPT vs. DCM: 58% [95% CI: 44,72] vs. 43% [30,57]; p = 0.20). Rapidity of symptom improvement did not differ in the two treatments. CONCLUSION: No added advantage of IPT over DCM was shown. DCM is a clinically useful strategy to achieve full remission in about 50% of partial responders.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».