Childhood maltreatment and differential treatment response and recurrence in adult major depressive disorder.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A substantial number of patients with major depressive disorder (MDD) do not respond to treatment, and recurrence rates remain high. The purpose of this study was to examine a history of severe childhood abuse as a moderator of response following a 16-week acute treatment trial, and of recurrence over a 12-month follow-up. METHOD: Participants included 203 adult outpatients with MDD (129 women; age 18-60). The design was a 16-week single-center randomized, open label trial of interpersonal psychotherapy, cognitive-behavioral therapy, or antidepressant medication, with a 12-month naturalistic follow-up, conducted at a university psychiatry center in Canada. The main outcome measure was Hamilton Depression Rating Scale scores at treatment end point. Childhood maltreatment was assessed at the completion of treatment using an interview-based contextual measure of childhood physical, sexual, and emotional abuse. Multiple imputation was adopted to estimate missing values. RESULTS: Patients with severe maltreatment were significantly less likely to respond to interpersonal psychotherapy than to cognitive-behavioral therapy or medication (OR = 3.61), whereas no differences among treatments were found in those with no history of maltreatment (ORs < 1.50). Furthermore, maltreatment significantly predicted a shorter time to recurrence over follow-up across treatment conditions (OR = 3.04). These findings were replicated in the sample with complete case data. CONCLUSIONS: Patients with a history of childhood abuse may benefit more from antidepressant medication or cognitive-behavioral therapy than from interpersonal psychotherapy. However, these patients remain vulnerable to recurrence regardless of treatment modality.
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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 ».