Antidepressants for treatment of depression in primary care: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Evidence for the effectiveness of drug treatment for depression in primary care settings remains limited, with little information on newer antidepressant classes. AIM To update an earlier Cochrane review on the effectiveness of antidepressants in primary care to include newer antidepressant classes, and to examine the efficacy of individual agents. METHODS Selection criteria included antidepressant studies with a randomly assigned placebo group where half or more subjects were recruited from primary care. The Cochrane Collaboration Depression, Anxiety and Neurosis (CCDAN) group searched multiple databases to identify eligible studies. Data extraction was performed independently by two reviewers. Data were analysed using Revman version 5.3.5. RESULTS In total, 17 papers and 22 comparisons were included for analysis. Significant benefits in terms of response were found for tricyclic antidepressants (TCA) with a relative risk (RR) = 1.23 (95% CI, 1.01-1.48), and serotonin selective reuptake inhibitors (SSRI) with a RR = 1.33 (95% CI, 1.20-1.48). Mianserin was effective for continuous outcomes. Numbers needed to treat (NNT) for TCA = 8.5; SSRI = 6.5; and venlafaxine = 6. Most studies were industry-funded and of a brief duration (≤ 8 weeks). There was evidence of publication bias. There were no studies comparing newer antidepressants against placebo. CONCLUSION Antidepressants such as TCA, SSRI, SNRI (serotonin-norepinephrine reuptake inhibitor) and NaSSA (noradrenergic and specific serotonergic antidepressant) classes appear to be effective in primary care when compared with placebo. However, in view of the potential for publication bias and that only four studies were not funded by industry, caution is needed when considering their use in primary care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».