Citalopram in first episode schizophrenia: The DECIFER trial
Notice bibliographique
Résumé
Antidepressants are frequently prescribed in first episode schizophrenia (FES) patients for negative symptoms or for subsyndromal depressive symptoms, but therapeutic benefit has not been established, despite evidence of efficacy in later-stage schizophrenia. We conducted a 52 week, placebo-controlled add-on trial of citalopram in patients with FES who did not meet criteria for major depression to determine whether maintenance therapy with citalopram would improve outcomes by preventing or improving negative and depressive symptoms. Primary outcomes were negative symptoms measured by the Scale for Assessment of Negative Symptoms and depressive symptoms measured by the Calgary Depression Scale for Schizophrenia; both were analyzed by an intent-to-treat, mixed effects, area-under-the-curve analysis to assess the cumulative effects of symptom improvement and symptom prevention over a one-year period. Ninety-five patients were randomized and 52 (54%) completed the trial. Negative symptoms were reduced with citalopram compared to placebo (p = .04); the effect size of citalopram versus placebo was 0.32 for participants with a duration of untreated psychosis (DUP) of <18 weeks (median split) and 0.52 with a DUP >18 weeks. Rates of new-onset depression did not differ between groups; improvement in depressive symptoms was greater with placebo than citalopram (p = .02). Sexual side effects were more common with citalopram, but overall treatment-emergent side effects were not increased compared to placebo. In conclusion, citalopram may reduce levels of negative symptoms, particularly in patients with longer DUP, but we found no evidence of benefit for subsyndromal depressive symptoms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».