Early Symptom Improvement as a Predictor of Response to Extended Release Quetiapine in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this post-hoc analysis was to determine whether early symptom improvement with extended release quetiapine (quetiapine XR) may predict treatment outcome in patients with major depressive disorder. Data were from 6, double-blind, placebo-controlled studies of quetiapine XR (2 fixed-dose and 2 flexible-dose monotherapy and 2 adjunct studies) in adult patients with major depressive disorder. Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) and Clinical Global Impression-Severity Score (CGI-S) were assessed at baseline, weeks 2, 4, and 6. Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D) was assessed at baseline and week 6. The MADRS improvement at week 2 (15%, 20%, 25%, 30%) was used to predict response and remission, based on MADRS (50% improvement; total score ≤ 12) or HAM-D (50% improvement; total score ≤ 7). The CGI-S improvement (1 point) at week 2 was used to predict final outcome (CGI-S score ≤ 2). The predictive value for early improvement with quetiapine XR was found to be "very strong" (Yule's Q coefficient, a combined measure of sensitivity and specificity) using 30% MADRS improvement as the threshold. This was relatively comparable for response and remission and for fixed-dose, flexible-dose, and adjunct studies. This was also observed for placebo. Exceptions were: adjunct studies (where predictivity was lower for ongoing antidepressant/placebo), and for remission (predictivity for remission appeared lower than for response with placebo). In conclusion, outcome at week 6 with quetiapine XR for a major depressive episode could be predicted by 30% improvement after 2 weeks, a finding that could give doctors confidence to continue treatment and may facilitate adherence in 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| 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 ».