Functional Recovery in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This article presents the case that a more rapid, individualized approach to treating major depressive disorder (MDD) may increase the likelihood of achieving full symptomatic and functional recovery for individual patients and that studies show it is possible to make earlier decisions about appropriateness of treatment in order to rapidly optimize that treatment. DATA SOURCES: A PubMed search was conducted using terms including major depressive disorder, early improvement, predictor, duration of untreated illness, and function. English-language articles published before September 2015 were included. Additional studies were found within identified research articles and reviews. STUDY SELECTION: Thirty antidepressant studies reporting predictor criteria and outcome measures are included in this review. DATA EXTRACTION: Studies were reviewed to extract definitions of predictors, outcome measures, and results of the predictor analysis. Results were summarized separately for studies reporting effects of early improvement, baseline characteristics, and duration of untreated depression. RESULTS: Shorter duration of the current depressive episode and duration of untreated depression are associated with better symptomatic and functional outcomes in MDD. Early improvement of depressive symptoms predicts positive symptomatic outcomes (response and remission), and early functional improvement predicts an increased likelihood of functional remission. CONCLUSIONS: The approach to treatment of depression that exhibits the greatest potential for achieving full symptomatic and functional recovery is early optimized treatment: early diagnosis followed by rapid individualized treatment. Monitoring symptoms and function early in treatment is crucial to ensuring that patients do not remain on ineffective or poorly tolerated treatment, which may delay recovery and heighten the risk of residual functional deficits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».