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Enregistrement W2605044346 · doi:10.1097/yic.0000000000000174

Antidepressant effect in older depressed patients

2017· article· en· W2605044346 sur OpenAlexaff
Guy M. Goodwin, Pierre Thomas, Reinhard Heun, P Boyer, F. Picarel-Blanchot, Christian de Bodinat

Notice bibliographique

RevueInternational Clinical Psychopharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAgomelatinePlaceboAntidepressantPlacebo responseDepression (economics)MedicineClinical trialInternal medicinePsychiatryClinical psychologyPsychologyIntensive care medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper reports in parallel the findings of the two phase III trials that evaluated the efficacy of agomelatine in older depressed patients. It describes how the particular methodological innovations (particularly in relation to patient selection, design and accuracy of diagnosis of depression) introduced in study 2 have improved the quality of recruitment of patients and the assay sensitivity. Study 1 lacked assay sensitivity, and among the many differences with study 2, the inclusion of unexpected mildly ill patients could have inflated the placebo response. The increased demands on investigators in study 2 appear to have reduced the placebo effect and showed a robust benefit of agomelatine. The two agomelatine studies offer the opportunity to discuss hypotheses that have been raised to explain the low level of response of older patients to available antidepressants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,486 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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