Paroxetine versus Venlafaxine and Escitalopram in Korean Patients with Major Depressive Disorder: A Randomized, Rater-blinded, Six-week Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to compare the efficacy and safety of escitalopram, paroxetine and venlafaxine in Korean patients with major depressive disorder (MDD). METHODS: A total of 449 Korean MDD patients were recruited in a six-week, randomized, rater-blinded, active-controlled trial and were evenly randomized to paroxetine, venlafaxine, or escitalopram treatment. RESULTS: When comparing the mean difference for the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) and the Hamilton Depression Rating Scale (HDRS) total scores during six weeks, paroxetine (-6.4±0.4, and -5.4±0.4, respectively) was found to be significantly superior to escitalopram (-3.7±0.5 and -3.1±0.4, respectively). Venlafaxine had a significantly lower MADRS total score (-5.4±0.4) than escitalopram. When adjusting baseline variables, the response, according to the MADRS and HDRS scores, in the paroxetine group was greater than that for the escitalopram group (odds ratio [OR]=2.43, 95% confidence interval [CI]=1.42-4.16 for MADRS; and OR=2.32, 95% CI=1.35-3.97 for HDRS) and the venlafaxine group (OR=1.94, 95% CI=1.17-3.21 for MADRS; and OR=1.71, 95% CI=1.03-2.83 for HDRS). Despite that the overall tolerability was high and similar among the three groups, a total of 268 subjects (59.7%) prematurely discontinued treatment, representing the main limitation of the present study. CONCLUSION: Although a low study completion rate limits generalizability, our findings suggest that paroxetine might be superior to escitalopram in Korean MDD patients. Further studies should be conducted to draw a definite conclusion.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».