Remission of depression in patients with schizophrenia and comorbid major depressive disorder: results from the FACE-SZ cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is underdiagnosed and undertreated in schizophrenia, and has been strongly associated with impaired quality of life.AimsTo determine the prevalence and associated factors of MDD and unremitted MDD in schizophrenia, to compare treated and non-treated MDD. METHOD: Participants were included in the FondaMental Expert Centers for Schizophrenia and received a thorough clinical assessment. MDD was defined by a Calgary score ≥6. Non-remitted MDD was defined by current antidepressant treatment (unchanged for >8 weeks) and current Calgary score ≥6. RESULTS: 613 patients were included and 175 (28.5%) were identified with current MDD. MDD has been significantly associated with respectively paranoid delusion (odds ratio 1.8; P = 0.01), avolition (odds ratio 1.8; P = 0.02), blunted affect (odds ratio 1.7; P = 0.04) and benzodiazepine consumption (odds ratio 1.8; P = 0.02). Antidepressants were associated with lower depressive symptoms score (5.4 v. 9.5; P < 0.0001); however, 44.1% of treated patients remained in non-remittance MDD. Nonremitters were found to have more paranoid delusion (odds ratio 2.3; P = 0.009) and more current alcohol misuse disorder (odds ratio 4.8; P = 0.04). No antidepressant class or specific antipsychotic were associated with higher or lower response to antidepressant treatment. MDD was associated with Metabolic syndrome (31.4 v. 20.2%; P = 0.006) but not with increased C-reactive protein. CONCLUSIONS: Antidepressant administration is associated with lower depressive symptom level in patients with schizophrenia and MDD. Paranoid delusions and alcohol misuse disorder should be specifically explored and treated in cases of non-remission under treatment. MetS may play a role in MDD onset and/or maintenance in patients with schizophrenia.Declaration of interestNone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».