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Enregistrement W313488173 · doi:10.1007/s12325-015-0207-3

Real-World Determinants of Adjunctive Antipsychotic Prescribing for Patients with Major Depressive Disorder and Inadequate Response to Antidepressants: A Case Review Study

2015· review· en· W313488173 sur OpenAlexaff
Roger S. McIntyre, Emmanuelle Weiller

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIrritabilityPsychiatryAdjunctive treatmentAntipsychoticMajor depressive disorderQuetiapineMoodPsychomotor agitationBipolar disorderAnxietySchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Patients with major depressive disorder (MDD) often fail to respond to first-line antidepressant treatments (ADTs); subsequent strategies include dosage increase, switch to a different ADT, or addition of another ADT or other drug. The objective of this prospective, case review study was to identify factors that influence the decision to prescribe adjunctive antipsychotics for patients with MDD and inadequate response to ADT. METHODS: Psychiatrists or primary care physicians (n=411) based in the USA and Europe each completed an online survey for ten consecutive adults with MDD and inadequate response to ADTs, and for whom a treatment change was considered. A t test was used to compare survey responses between groups of patients. RESULTS: The survey was completed for 4018 patients; an adjunctive antipsychotic was considered for 961/4018 patients (23.9%) and actually prescribed for 514/4018 (12.8%). Compared with patients not considered for an adjunctive antipsychotic, those who were considered for this treatment had more previous major depressive episodes (MDEs), longer duration of the current MDE, more severe illness both at ADT initiation and current consultation, and more treatment changes. Patients who were prescribed adjunctive antipsychotics had at baseline more functional impairment and absences from work than those considered for but not prescribed this treatment. Key symptoms that prompted physicians to consider antipsychotics were psychotic symptoms, psychomotor agitation, hostility, irritability, impulsivity, and anger bursts. Anxious mood and irritability were mentioned significantly more often by physicians who actually prescribed adjunctive antipsychotics. Obstacles to prescribing included a tendency to wait to see if symptoms improved and concern over side effects. CONCLUSION: This real-world study suggested that the decision to prescribe an adjunctive antipsychotic for patients with MDD and inadequate response to ADT is influenced by a broad spectrum of factors, predominantly related to severity of illness, functional impairment, and symptom profile. FUNDING: Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. (Princeton, USA) and H. Lundbeck A/S (Valby, Denmark).

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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