Support, Patience, and Expectancy: Therapeutic Options Alongside Intensified Treatments for Depression?
Notice bibliographique
Résumé
In addition to a scoping review by Dr Rachelle Ashcroft and colleagues1 describing incentives and disincentives for depression treatment and a sex-specific analysis of depressive symptoms in members of the Canadian Armed Forces by Dr Jitender Sareen and colleagues (see Erickson et al2), this issue of The Canadian Journal of Psychiatry includes 2 Original Research papers on treatment-resistant depression (TRD).3,4 For the first of these, Ms Sakina Rizvi and colleagues3 collected data in primary care settings in Canada. An estimated 21.7 % of depressed patients in primary care practices were found to have TRD. The authors point out that their estimate is slightly lower than one arising from the Sequenced Treatment Alternatives to Relieve Depression (commonly referred to as the STAR*D) trial. However, both estimates are very high when compared with community populations. In epidemiologic studies, many new-onset episodes are brief, lasting only a few weeks, even though they are often untreated. The TRD episodes described by Ms Rizvi and colleagues had a mean duration of 36 months (12 months in non-TRD episodes), and they report that more than one-half of these patients were taking multiple psychotropics. Epidemiologically, this is not surprising. Roughly speaking, prevalence is equal to the
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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 | 0,007 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».