Meta-Analysis of Placebo Rates in Major Depressive Disorder Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Placebo effects in major depressive disorder (MDD) have received much interest in the medical literature. However, few quantitative analyses have been done in homogeneous populations. OBJECTIVE: To determine efficacy rates for placebo in patients with MDD; to quantify the correlation between efficacy and publication year, as well as between placebo and drug response rates. DESIGN: Searching MEDLINE (1966-December 2000), EMBASE (1998-February 2001), HealthSTAR (1975-December 2000), and Cochrane (1980-December 2000) databases, randomized, placebo-controlled trials were retrieved including patients with MDD as defined by Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 3rd and 4th editions criteria, Hamilton Rating Scale for Depression score >/=18 or Montgomery-Asberg Depression Rating Scale score >/=16, reporting successes as 50% decreases in scores after 6-8 weeks of treatment. Response rates were summarized using a random effects meta-analysis for per protocol (PP) and intent-to-treat (ITT) results. RESULTS: We included 24 of 134 potential studies examining 4459 patients, 1786 on placebo and 2673 on an antidepressant. Placebo response rates were 45.5% (PP) and 26.9% (ITT). Correlations were significant between year and rates (PP rho 0.448, p = 0.042; ITT rho 0.557; p = 0.006), but not for active drugs. Placebo and drug rates were correlated (PP r 0.397, p = 0.020; ITT r 0.539; p = 0.002). CONCLUSIONS: These placebo rates confirm those reported previously, but were from a homogeneous population. Although statistically significant, the correlation between drug and placebo rates was lower than others reported. During the study period, placebo rates increased linearly; active drugs did not. Correlations between placebo and drug response rates reflected moderate to strong effect sizes. We suggest that current methodology has been unsuccessful in achieving unbiased double-blind conditions not influenced by extra-trial factors, including time.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».