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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,124 | 0,256 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».