Treatment of Resistant Depression by Adding Noradrenergic Agents to Lithium Augmentation of SSRIs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the efficacy of second-line augmentation with noradrenergic antidepressants (NAs) in depressed patients who partially responded to lithium augmentation of selective serotonin-reuptake inhibitors (SSRIs). CASE SUMMARY: Six patients with major depression or double depression (major depression and dysthymia) who were partially responsive to lithium and SSRI treatment were given either bupropion or desipramine, in an open clinical manner. Improvement was determined and rated by a psychiatrist based on clinical judgment guided by the Clinical Global Impression (CGI) improvement scale and by the Global Assessment of Functioning (GAF) as described in Axis V in the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition. RESULTS: Among the 6 depressed patients with partial remission (much improved in symptoms and moderate functional improvement: CGI score 2, GAF score 51-60) while taking the SSRI and lithium combination, 2 showed complete remission (very much improved in symptoms and good functioning: CGI 1, GAF 80-100) and 3 achieved near-complete remission (very much improved in symptoms and significant functional recovery: CGI 1, GAF 61-80) when given either bupropion or desipramine. One patient did not show any additional clinical or functional improvement. Second-line augmentation with bupropion was better tolerated than desipramine. CONCLUSIONS: This clinical observation suggests that second-line augmentation with NAs may be a viable option to optimize recovery in depressed patients with a partial response to lithium augmentation of SSRIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».