Symptom Dimension of Interest-Activity Indicates Need for Aripiprazole Augmentation of Escitalopram in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Differential predictors of response to alternative treatment options are needed to improve the outcomes in major depressive disorder. The symptom dimension comprising loss of interest and reduced activity has been reported as a predictor of poor outcome of treatment with antidepressants. We hypothesized that augmentation with partial dopamine agonist aripiprazole will be effective for individuals with pronounced interest-activity symptoms. METHODS: We tested the hypothesis in the 2-phase Canadian Biomarker Integration Network in Depression trial 1 (CAN-BIND-1). All participants had a primary diagnosis of major depressive disorder confirmed with the Mini-International Neuropsychiatric Interview. In phase 1, 188 individuals received escitalopram monotherapy 10-20 mg daily for 8 weeks. In phase 2, nonresponders received augmentation with aripiprazole 2-10 mg daily while responders continued escitalopram monotherapy for another 8 weeks. Outcomes were measured with the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) every 2 weeks. Effects of baseline interest-activity symptoms on outcomes were tested in repeated-measures mixed-effects models. RESULTS: Higher baseline interest-activity score (indicative of more severe loss of interest and reduction in activity) predicted worse outcome of escitalopram monotherapy in phase 1 (b = 1.75; 95% CI, 0.45 to 3.05; P = .009), but the association disappeared with the augmentation option in phase 2 (b = -0.19; 95% CI, -1.30 to 0.92; P = .739). A significant interaction between the baseline interest-activity score and aripiprazole reflected the opposite direction of the relationship between baseline interest-activity score and degree of improvement with escitalopram monotherapy versus aripiprazole augmentation (b = -1.60; 95% CI, -2.35 to -0.84; P < .001). CONCLUSIONS: Individuals with prominent loss of interest and reduction in activity benefit less from escitalopram monotherapy and more from aripiprazole augmentation. Future trials may test the benefits of early prodopaminergic augmentation guided by interest-activity symptoms. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT01655706.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».