Impacts on Quality of Life with Escitalopram Monotherapy and Aripiprazole Augmentation in Patients with Major Depressive Disorder: A CAN-BIND Report
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many individuals with major depressive disorder (MDD) do not respond to initial antidepressant monotherapy. Adjunctive aripiprazole is recommended for treatment non-response; however, the impacts on quality of life (QoL) for individuals who receive this second-line treatment strategy have not been described. METHODS: We evaluated secondary QoL outcomes in patients with MDD (n=179). After 8 weeks of escitalopram, non-responders (<50% decrease in clinician-rated depression) were treated with adjunctive aripiprazole for 8 weeks (n=97); responders continued escitalopram (n=82). A repeated-measures ANOVA evaluated change in Quality of Life Enjoyment and Satisfaction Short Form scores. QoL was described relative to normative benchmarks. RESULTS: Escitalopram responders experienced the most QoL improvements in the first treatment phase. For non-responders, QoL improved with a large effect during adjunctive aripiprazole treatment. At the endpoint, 47% of patients achieving symptomatic remission still had impaired QoL. DISCUSSION: Individuals who were treated with adjunctive aripiprazole after non-response to escitalopram experienced improved QoL, but a substantial degree of QoL impairment persisted. Since QoL deficits may predict MDD recurrence, attention to ways to support this outcome is required.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».