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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».