Predicting Remission in Late-Life Major Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the likelihood of antidepressant response in older adults with major depression as a function of their prior antidepressant trials. METHODS: 500 older adults with major depression as diagnosed by DSM-IV criteria for major depressive episode were treated with venlafaxine extended release for 12 weeks. Participants were recruited from July 2009 to January 2014. For each participant, we collected detailed data on prior antidepressant trials for the current episode of depression. We examined the prospective remission rates as a function of number and class of prior antidepressant trials in a post hoc analysis of pooled data from 2 prior trials. RESULTS: Remission rates with venlafaxine were inversely correlated with the number of prior adequate medication trials (66% for no prior adequate trials, 45% for 1 prior adequate trial, 23% for 2 or more prior adequate trials; P < .0001). Additionally, if prior treatment trials included a serotonin-norepinephrine reuptake inhibitor, participants were even less likely to achieve remission with venlafaxine (32% for 1 prior adequate trial, 18% for 2 or more prior adequate trials; P < .0001). Those with prior adequate trials were also more likely to require a higher dosage of venlafaxine to achieve remission. CONCLUSIONS: Information on an individual patient's number and class of prior adequate antidepressant trials can be used to predict the likelihood of a successful treatment outcome with a given antidepressant in older adults with major depression. Further work is needed to refine this approach to provide personalized antidepressant treatment. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifiers: NCT00892047 and NCT02263248.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».