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Enregistrement W2332743496 · doi:10.1097/yic.0b013e32834c2488

Assessing the relationship between functional impairment/recovery and depression severity

2011· article· en· W2332743496 sur OpenAlexaff
Christine J. Guico‐Pabia, Rana Fayyad, Cláudio N. Soares

Notice bibliographique

RevueInternational Clinical Psychopharmacology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Functional impairmentPsychologyMedicineClinical psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to explore the relationship between assessments of functional impairment, emotional well-being, and depression symptoms. Data were pooled from 3530 outpatients with major depressive disorder enrolled in 10 desvenlafaxine clinical trials. The primary outcome measures included (a) the 17-item Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D17) as a measure of depressive symptom severity and (b) the Sheehan Disability Scale (SDS) and five-item World Health Organization Well-Being Index (WHO-5) as measures of functional impairment and well-being. A linear regression model was used to identify the SDS and WHO-5 values that equate to the predetermined clinically relevant three-point difference between active treatment and placebo on the HAM-D17. A receiver operating characteristic analysis was conducted to determine the SDS score that equates to a remission of depression symptoms (i.e. HAM-D17≤7). An approximate three-point difference between active treatment and placebo on the SDS (2.8) and WHO-5 (2.5) was determined to be clinically relevant in relation to improvements in depressive symptoms. An SDS of less than or equal to 7 was equivalent to a remission of depression symptoms, providing a definition of functional remission. A better understanding of the relationship between depressive symptoms and functional impairment and well-being may provide clinicians with a more comprehensive means of assessing treatment effects in major depressive disorder.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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