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Enregistrement W2996731142 · doi:10.4088/jcp.18m12483

Predicting Remission in Late-Life Major Depression

2019· article· en· W2996731142 sur OpenAlexaff
Erica L F Buchalter, Hanadi Ajam Oughli, Eric J. Lenze, David Dixon, J. Philip Miller, Daniel M. Blumberger, Jordan F. Karp, Charles F. Reynolds, Benoit H. Mulsant

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensMonsanto (Canada)University of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésVenlafaxineAntidepressantDepression (economics)Major depressive disorderMajor depressive episodeClinical trialMedicineRandomized controlled trialPsychiatryEscitalopramInternal medicineReuptake inhibitorLate life depressionPsychologyMoodAnxietyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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