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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».