PS210. Effect of Desvenlafaxine on Altered Heart Rate Variability in Persistent Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Lower heart rate variability (HRV), a measure of autonomic function, has been noted in depression and linked with cardiovascular disease risk. Evidence suggests that some antidepressants, such as tricyclics and SNRIs, adversely impact HRV (Terhardt et al., 2013) while SSRIs appear to have no influence on HRV (Kemp et al., 2010). Desvenlafaxine is a newer SNRI used to treat depression, but there are no published studies on its benefits in chronic depression, or its influence on measure of HRV. The objectives of this pilot investigation were to investigate these issues. Methods: Twenty-three patients with persistent depressive disorder, who were enrolled in an open-label 8-week trial of monotherapy with desvenlafaxine, were included in this study. HRV was measured at baseline and post-treatment. Differences in HRV parameters were assessed pre-post treatment, as well as between those who responded to treatment (n=15) vs. non-responders (n=8). Results: Across the sample, HRV measures of time-and frequency-domains significantly decreased over the course of treatment, including SDNN (p<.01), RMSSD (p=.05), RR triangular index (p=.03), as well as total Power (p<.01) and LF/HF Power (p=.03). Significant increases in frequency-domain measures such as HF power (p=.04) were also noted. Further, comparisons between responders and non-responders revealed significant differences in time-domain measures (TINN, p=.04), and overall estimates of HRV (RR triangular index) (p=.02) post-treatment. Conclusions: The results suggest that treatment response to desvenlafaxine is associated with normalization of sympathovagal balance (HRV). Limitations of this study include small sample size and absence of a control group. Additional investigations are warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».