Antidepressant responses in direct comparisons of melancholic and non-melancholic depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Efforts to develop less heterogeneous, more clinically useful diagnostic categories for depressive disorders include renewed interest in the concept of melancholia (Mel). However, clinical or biological differentiation of Mel from other (nonMel) episodes of depression has been questioned, and it remains unclear whether pharmacological responses proposed to be characteristic of Mel are supported by available research. METHODS: We carried out a systematic review seeking treatment trials reports comparing Mel and nonMel depressed subjects for meta-analyses of their differences in responses (a) to antidepressants overall, (b) to tricyclic (TCAs) or serotonin-enhancing agents (serotonin reuptake inhibitors/serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors) and (c) with placebo treatment. RESULTS: <0.0001). Mel subjects also responded less well with placebo, but also were significantly more severely depressed at intake. CONCLUSIONS: Antidepressant responses were similar in Mel and nonMel depressed patients. Mel subjects responded 25% less with placebo but were more severely depressed initially, and there was preferential response to TCAs in both Mel and nonMel subjects. The findings provide little support for proposed differences in responses to particular treatments among Mel versus nonMel depressed patients, and underscore the need to match for illness severity in making such comparisons.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».