Does anxiety moderate the effectiveness of mirtazapine in patients with treatment-resistant depression? A secondary analysis of the MIR trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of evidence to guide treatment of comorbid depression and anxiety. Preliminary evidence suggests mirtazapine may be effective in treating patients with both depression and anxiety symptoms. METHODS: We undertook a secondary analysis of mirtazapine (MIR): a placebo-controlled trial of the addition of mirtazapine to a selective serotonin reuptake inhibitor or serotonin-norepinephrine reuptake inhibitor in treatment-resistant depression (TRD) in primary care. We subdivided participants into three groups by baseline generalized anxiety disorder score (GAD-7): severe (GAD-7 ⩾ 16), moderate (GAD-7 = 11-15), no/mild (GAD-7 ⩽ 10). We used linear regression including likelihood-ratio testing of interaction terms to assess how baseline anxiety altered the response of participants to mirtazapine as measured by 12-week GAD-7 and Beck Depression Inventory II (BDI-II) scores. RESULTS: = 0.088) at 12 weeks. Participants with severe generalized anxiety receiving mirtazapine had lower 12-week GAD-7 score (adjusted difference between means (ADM) -2.82, 95% confidence interval (CI) -0.69 to -4.95) and larger decreases in BDI-II score (ADM -6.36, 95% CI -1.60 to -10.84) than placebo. Conversely, there was no anxiolytic benefit (ADM 0.28, 95% CI -1.05 to 1.60) or antidepressant benefit (ADM -0.17, 95% CI -3.02 to 2.68) compared with placebo in those with no/mild generalized anxiety. CONCLUSIONS: These findings extend the evidence for the effectiveness of mirtazapine to reduce generalized anxiety in TRD in primary care. These results may inform targeted prescribing in depression based on concurrent anxiety symptoms, although these conclusions are constrained by the post-hoc nature of this analysis.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».