Assessing the ‘true’ effect of active antidepressant therapy <i>v.</i> placebo in major depressive disorder: use of a mixture model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is controversy about the implications of relatively small average drug-placebo differences observed in randomised controlled trials of antidepressant medications. AIMS: To investigate whether efficacy is better understood as a large effect in a subgroup of patients. METHOD: The mixture model was used to identify patient subgroups (patients benefiting or not benefiting from treatment) to directly model the skewness of Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) scores at week 8. RESULTS: The MADRS scores improved by 15.9 points (95% CI 15.2-16.6) among patients who benefited from treatment. The proportion of patients who benefited from escitalopram and not from placebo treatment was 19.5%, corresponding to a number needed to treat of 5. CONCLUSIONS: This model gave a considerably better fit to the data than the analysis of covariance model in which all patients were assumed to benefit from treatment. The small average antidepressant-placebo difference obscures a much larger effect in a clinically meaningful subgroup of patients.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».