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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».