Mirtazapine, a sedating antidepressant, and improved driving safety in patients with major depressive disorder: a prospective, randomized trial of 28 patients.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objectives of the study were to investigate the effects of mirtazapine, a sedating antidepressant, on driving safety in major depressive disorder (MDD) patients and to observe the effect of mirtazapine on daytime alertness. METHOD: Twenty-eight patients who met the DSM-IV criteria for MDD completed the study in a university teaching hospital. Half of these patients took mirtazapine 30 mg at bedtime for 30 days. A computerized driving simulator test (DST) and the Maintenance of Wakefulness Test (MWT) were conducted at baseline and on days 2, 9, 16, and 30 after commencement of antidepressant use. Fourteen untreated depressed patients performed a DST and MWT at baseline and on days 2 and 9 to evaluate the possibility of a learning effect. Data collection was from June 2005 through January 2006. RESULTS: There were significant linear effects of the treatment on road position at All Trials (p = .018) and on the morning sessions at 10:00 a.m. (p < .001) and 12:00 p.m. (p = .022) and on the number of crashes at All Trials (p = .034) and the 4:00 p.m. session (p = .050) for the group on active treatment. Compared with the values at baseline, those of road position at 10:00 a.m. significantly improved on days 2 (p < .05), 9 (p < .01), 16 (p < .01) and 30 (p < .01) and road position at 12:00 p.m. significantly improved on days 16 (p < .05) and 30 (p < .05). The number of crashes significantly decreased on day 30 (p < .05). The untreated patients showed no improvement in performance in any of the measures, suggesting that the results are not due to a learning effect. CONCLUSION: A sedating antidepressant can increase driving safety in MDD patients. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00385437.
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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 | 0,005 |
| 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 ».