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Enregistrement W3037261086 · doi:10.1177/0706743720936470

Quality of Life Impacts of Bright Light Treatment, Fluoxetine, and the Combination in Patients with Nonseasonal Major Depressive Disorder: A Randomized Clinical Trial

2020· article· en· W3037261086 sur OpenAlexafffundvenue
Emma Morton, Erin E. Michalak, Anthony Levitt, Robert D. Levitan, Amy Cheung, Rachel Morehouse, Rajamannar Ramasubbu, Lakshmi N. Yatham, Edwin M. Tam, Raymond W. Lam

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensUniversity of CalgaryDalhousie UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science CentreSaint John Regional HospitalHealth Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuality of life (healthcare)Major depressive disorderFluoxetinePlaceboRandomized controlled trialMedicineAntidepressantDepressive symptomsMultilevel modelSertralineDepression (economics)Clinical trialClinical psychologyPsychiatryInternal medicinePsychologyCognitionAnxietyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Bright light therapy is increasingly recommended (alone or in combination with antidepressant medication) to treat symptoms of nonseasonal major depressive disorder (MDD). However, little is known about its impacts on quality of life (QoL), a holistic, patient-valued outcome. METHODS: = 30). QoL was assessed using the Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Questionnaire Short Form (Q-LES-Q-SF). Treatment-related differences in QoL improvements were assessed using a repeated measures analysis of variance. The influence of potential predictors of QoL (demographic variables and change in depressive symptoms) were investigated via hierarchical linear regression. RESULTS: Q-LES-Q-SF scores significantly improved across all treatment conditions; however, no significant differences were observed between treatment arms. QoL remained poor relative to community norms by the end of the trial period: Across conditions, 70.6% of participants had significantly impaired QoL at the 8-week assessment. Reduction in depressive scores was a significant predictor of improved QoL, with the final model accounting for 54% of variance in QoL change scores. CONCLUSION: The findings of this study emphasize that improvement in QoL and reduction in depressive symptoms in MDD, while related, cannot be taken to be synonymous. Adjunctive therapies may be required to address unmet QoL needs in patients with MDD receiving antidepressant or light therapies. Further research is required to explore additional predictors of QoL in order to better refine treatments for MDD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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