Efficacy of cariprazine in bipolar I depression across patient characteristics: a post hoc analysis of pooled randomized, placebo-controlled studies
Notice bibliographique
Résumé
Patients who experience bipolar depression have diverse demographic and clinical characteristics that have the potential to impact treatment. The efficacy of cariprazine in bipolar I depression was evaluated in patient subgroups defined by baseline demographic and clinical characteristics. Post hoc analyses of data from three randomized, double-blind, placebo-controlled trials in bipolar I depression (NCT01396447, NCT02670538 and NCT02670551) evaluated mean change from baseline in Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) total scores for pooled cariprazine 1.5-3 mg/d versus placebo in subgroups defined by demographic and clinical characteristics. The least-squares mean difference in MADRS total score change from baseline was statistically significant for cariprazine 1.5-3 mg/d versus placebo in all patient subgroups analyzed (P < 0.05 all subgroups): demographic characteristics (age, sex, white or black race and obese/nonobese BMI); episode characteristics (defined by current episode duration, number of previous manic/mixed and depressive episodes, and prior bipolar disorder medication use) and disease severity (groups above and below Clinical Global Impressions-Severity and MADRS cutoff scores). Cariprazine 1.5-3 mg/d consistently improved depressive symptoms in all patient subgroups without regard to differences in baseline demographic and clinical characteristics, suggesting broad efficacy across a spectrum of patients with bipolar I depression.
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 | 0,028 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».