Early Improvement in Depressive Symptoms With Desvenlafaxine 50 mg/d as a Predictor of Treatment Success in Patients With Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This post hoc analysis assessed the predictive value of improvement in depressive scores at early time points for treatment outcomes at week 8 in patients with major depressive disorder treated with desvenlafaxine 50 mg/d or placebo. METHODS: Pooled data from 6 double-blind, fixed-dose studies in adult patients with major depressive disorder. Patients were randomly assigned to desvenlafaxine or placebo. Primary end point was change in 17-item Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D17) scores from baseline to week 8 (or last observation carried forward). Optimal thresholds of improvement (percent change from baseline HAM-D17) at weeks 2 and 3 for predicting 4 levels of treatment success (≥ 45%, ≥ 50%, and ≥ 65% decrease from baseline HAM-D17, HAM-D17 ≤ 7) at week 8 (last observation carried forward) were determined using receiver operating characteristic analysis. Odds ratios of the predictability of improvement thresholds were computed from a logistic regression model adjusting for significant baseline predictors. RESULTS: Desvenlafaxine 50 mg/d (n = 1207) had significantly greater rates of treatment success for each level of treatment success at 8 weeks compared with placebo (n = 1067). Optimal early improvement thresholds for weeks 2 (20%-30%) and 3 (28%-41%) were highly predictive of all 4 levels of treatment success after adjusting for significant baseline predictors (odds ratios, 0.951-0.960; all P < 0.0001). Negative predictive value of early improvement increased, and positive predictive value decreased, for increasingly stringent definitions of treatment success at week 8. CONCLUSIONS: Clinical observations of patients' early response to desvenlafaxine 50 mg/d may have clinical value in predicting treatment success and guiding patient management.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».