Antidepressants during and after Menopausal Transition: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To assess the therapeutic benefits of antidepressants in depressive women during and after menopausal transition, PubMed, Cochrane Library, EMBASE and Science Direct were systematically searched from inception to February 1, 2020 for randomized controlled trials examining antidepressants compared to placebo. Primary outcome was change in depressive symptom severity, while secondary outcomes were rates of response/remission rates and dropout/discontinuation due to adverse events. Seven trials involving 1,676 participants (mean age = 52.6 years) showed significant improvement in depressive symptoms (k = 7, Hedges' g = 0.44, 95% confidence interval (CI) = 0.32 to 0.57, p < 0.001) relative to that in controls. Furthermore, response (k = 3, odds ratio (OR) = 2.53, 95% CI = 1.24 to 5.15, p = 0.01) and remission (k = 3, OR = 1.84, 95% CI = 1.32 to 2.57, p < 0.001) rates were significantly higher in antidepressant-treated groups compared to those with controls. Although dropout rates did not differ between antidepressant and control groups (k = 6, OR = 0.93, 95% CI = 0.70 to 1.26, p = 0.68), the rate of discontinuation due to adverse events was significantly higher in antidepressant-treated groups (k = 6, OR = 0.55, 95% CI = 0.35 to 0.86, p = 0.01). Subgroup analysis indicated that antidepressants were also efficacious for depressive symptoms in those without diagnosis of MDD. The results demonstrated that antidepressants were efficacious for women with depressive syndromes during and after menopausal transition but associated with a higher risk of discontinuation due to adverse events.
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 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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».