LATENT CLASSES OF NONRESPONDERS, RAPID RESPONDERS, AND GRADUAL RESPONDERS IN DEPRESSED OUTPATIENTS RECEIVING ANTIDEPRESSANT MEDICATION AND PSYCHOTHERAPY
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We used growth mixture modeling (GMM) to identify subsets of patients with qualitatively distinct symptom trajectories resulting from treatment. Existing studies have focused on 12-week antidepressant trials. We used data from a concurrent antidepressant and psychotherapy trial over a 6-month period. METHOD: Eight hundred twenty-one patients were randomized to receive either fluoxetine or tianepine and received cognitive-behavioral therapy, supportive therapy, or psychodynamic therapy. Patients completed the Montgomery-Åsberg depression rating scale (MADRS) at the 0, 1, 3, and 6-month periods. Patients also completed measures of dysfunctional attitudes, functioning, and personality. GMM was conducted using MADRS scores and the number of growth classes to be retained was based on the Bayesian information criterion. RESULTS: Criteria supported the presence of four distinct latent growth classes representing gradual responders of high severity (42% of sample), gradual responders of moderate severity (31%), nonresponders (15%), and rapid responders (11%). Initial severity, greater use of emotional coping strategies, less use of avoidance coping strategies, introversion, and less emotional stability predicted nonresponder status. Growth classes were not associated with different treatments or with proportion of dropouts. CONCLUSIONS: The longer time period used in this study highlights potential overestimates of nonresponders in previous research and the need for continued assessments. Our findings demonstrate distinct growth trajectories that are independent of treatment modality and generalizable to most psychotherapy patients. The correlates of class membership provide directions for future studies, which can refine methods to predict likely nonresponders as a means to facilitate personalized treatments.
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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 | 0,000 |
| 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 ».