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Enregistrement W3127348774 · doi:10.1002/da.23135

Treatment‐resistant major depressive disorder: Canadian expert consensus on definition and assessment

2021· review· en· W3127348774 sur OpenAlexaffabout
Yuri E. Rybak, Ka Sing Paris Lai, Rajamannar Ramasubbu, Fidel Vila‐Rodriguez, Daniel M. Blumberger, Peter Chan, Nicholas J. Delva, Peter Giacobbe, Caroline Gosselin, Sidney H. Kennedy, Hani Iskandar, Shane McInerney, Paula Ravitz, Verinder Sharma, Ari Zaretsky, Amer M. Burhan

Notice bibliographique

RevueDepression and Anxiety · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's UniversityOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDelphi methodPsychologyTreatment-resistant depressionGrading (engineering)Major depressive disorderMedicinePsychiatryClinical psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Treatment-resistant depression (TRD) is a debilitating chronic mental illness that confers increased morbidity and mortality, decreases the quality of life, impairs occupational, social, and offspring development, and translates into increased costs on the healthcare system. The goal of this study is to reach an agreement on the concept, definition, staging model, and assessment of TRD. METHODS: This study involved a review of the literature and a modified Delphi process for consensus agreement. The Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II guidelines were followed for the literature appraisal. Literature was assessed for quality and strength of evidence using the grading, assessment, development, and evaluations system. Canadian national experts in depression were invited for the modified Delphi process based on their prior clinical and research expertize. Survey items were considered to have reached a consensus if 80% or more of the experts supported the statement. RESULTS: Fourteen Canadian experts were recruited for three rounds of surveys to reach a consensus on a total of 27 items. Experts agreed that a dimensional definition for treatment resistance was a useful concept to describe the heterogeneity of this illness. The use of staging models and clinical scales was recommended in evaluating depression. Risk factors and comorbidities were identified as potential predictors for treatment resistance. CONCLUSIONS: TRD is a meaningful concept both for clinical practice and research. An operational definition for TRD will allow for opportunities to improve the validity of predictors and therapeutic options for these patients.

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)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,345
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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