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Enregistrement W3017999426 · doi:10.1017/s1092852920000723

156 The Broad Efficacy of Cariprazine Across Symptoms in Patients with Bipolar I Disorder: Post Hoc Analysis of Randomized, Placebo-Controlled Trials

2020· article· en· W3017999426 sur OpenAlexaff
Lakshmi N. Yatham, Eduard Vieta, Roger S. McIntyre, Willie Earley, Mehul Patel

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAllerganFlorida International University
Mots-clésBipolar disorderYoung Mania Rating ScaleManiaBipolar I disorderPartial agonistPsychologyPost-hoc analysisInternal medicinePsychiatryPlaceboBipolar II disorderMedicineMoodAgonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Study Objective: Patients with bipolar disorder experience a wide range of depressive and manic symptoms. Only 2 drugs are FDA-approved to treat episodes of both mania and depression in patients with bipolar disorder, highlighting the need for treatments with proven efficacy at opposite poles of the bipolar spectrum. Cariprazine, a dopamine D3-preferring D3/D2 receptor partial agonist and serotonin 5-HT1A receptor partial agonist, is approved in the US for the treatment of both bipolar depression and manic and mixed episodes associated with bipolar I disorder. Cariprazine has previously demonstrated broad efficacy in patients with bipolar mania, with significantly greater improvement in favor of cariprazine vs placebo (PBO) across all individual symptom domains (P<.001) measured by the Young Mania Rating Scale (YMRS). Additionally, cariprazine has demonstrated efficacy vs PBO in 3 phase II/III clinical studies in patients with depressive episodes associated with bipolar I disorder (NCT01396447, NCT02670538, NCT02670551). To further assess the broad efficacy of cariprazine in patients with bipolar I disorder, we performed post hoc analyses to evaluate the range of depressive symptoms comprising the individual items of the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) in patients from the bipolar depression studies. Methods: Data from the 3 randomized, double-blind, PBO-controlled trials in patients with bipolar depression were pooled. Least squares (LS) mean change from baseline to week 6 in MADRS individual items was assessed in the pooled cariprazine 1.5 and 3 mg/d groups vs PBO using a mixed-effects model for repeated measures in the intent-to-treat (ITT) population. Results: There were 1383 patients in the ITT population (placebo=460; cariprazine 1.5-3 mg/d=923). At week 6, LS mean change from baseline was significantly greater for cariprazine 1.5-3 mg/d vs PBO on 9 of 10 individual MADRS items: Apparent Sadness (-2.0 vs -1.6, P<.0001); Reported Sadness (-2.0 vs -1.6, P<.0001); Reduced Sleep (-1.6 vs -1.4, P=.0357); Reduced Appetite (-1.2 vs -1.0, P=.0001); Concentration Difficulties (-1.5 vs -1.2, P=.0002); Lassitude (-1.7 vs -1.4, P=.0003); Inability To Feel (-1.7 vs -1.5, P=.0009); Pessimistic Thoughts (-1.4 vs -1.2, P=.0054) and Suicidal Thoughts (-0.3 vs -0.2, P=.0383); differences between cariprazine and PBO on the Inner Tension item were not significant. Conclusions: Significant improvement in most MADRS single items suggests broad efficacy in depressive symptoms for cariprazine 1.5-3 mg/d vs PBO in patients with bipolar depression. Coupled with broad efficacy in manic symptoms as demonstrated by significant improvement in all YMRS individual items in patients with bipolar mania or mixed episodes, cariprazine appears be effective across the range of symptoms that affect patients with bipolar disorder. Funding Acknowledgements: Supported by Allergan plc.

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)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2020
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