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Enregistrement W3161847175 · doi:10.1017/s1092852920002965

A Longitudinal Study to Assess Antidepressant Treatment Patterns and Outcomes in Individuals with Depression in the General Population

2021· article· en· W3161847175 sur OpenAlexaff
Maurice M. Ohayon, Maggie McCue, Andrew D. Krystal, Lambros Chrones, Maëlys Touya, Debra Lawrence, Sheetal Patel, Marie Lise Cote

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMajor depressive disorderDepression (economics)PopulationMedicineIncidence (geometry)AntidepressantLongitudinal studyPsychiatryInternal medicinePsychologyAnxietyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Study Objectives Depression is an important cause of disability in the United States (US). The care experience of major depressive disorder (MDD) is highly variable and has only been documented to a limited degree. This study examines the prevalence incidence and treatment patterns for MDD in the US general population. Methods In this longitudinal study 2 interview waves were conducted between 2002 and 2015. The initial wave (W1) was carried out with 12,218 individuals from the general population in 8 US states with participants aged 18 years or older. In the second wave (W2) 10,931 of the initial participants agreed to be interviewed again 3 years later; the analyses were carried out for individuals who participated in both interviews (N=10,931). Diagnosis of MDD was confirmed according to Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders Fifth Edition (DSM-5) criteria. Results The 3-year incidence of MDD was 3.4% (95% CI 3.1%–3.7%). The prevalence of MDD was 5.1% (95% CI 4.7%–5.5%) and 4.2% (95% CI 3.8%–4.6%) in W1 and W2, respectively. The percentages of participants who achieved partial and complete remission were 4.4% (95% CI 4.0%–4.8%) and 3.9% (95% CI 3.5%–4.3%) in W1 compared with 7.9% (95% CI 7.4%–8.4%) and 4.4% (95% CI 4.0%–4.8%) in W2, respectively. The prevalence of MDD was 13.4% and 16.5% in W1 and W2, respectively, when including participants with MDD partial and complete remission episodes. 61.9% of participants with an MDD diagnosis in W1 had at least one associated comorbidity. 41.8% of participants with an MDD diagnosis at W1 still reported significant depressive symptoms at W2. 19.9% of participants in partial remission and 5.5% of participants in complete remission in W1 did not achieve remission in W2. 52.2% and 42.9% of participants with MDD were treated with an antidepressant (AD) in W1 and W2, respectively; selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) were the most commonly prescribed (34.7% in W1 vs 28.3% in W2). ADs were mainly prescribed by primary care physicians (45.7%) followed by psychiatrists (31.4%), neurologists (2.5%), and other specialties (7.9%). The average duration of treatment was 36.9 (SE 2.4) months. More than one-third of AD users in W1 expressed dissatisfaction with their AD treatment which translated into changes in types of antidepressant in W2. Conclusion Depression affects a sizable part of the general population in the US with a prevalence of MDD at 13.4%–16.5%; yet MDD remains largely undertreated as shown by the finding that only about half (52%) of individuals in this study who met the diagnostic criteria for MDD were treated with an antidepressant (SSRI being the most common treatment). In addition, more than a quarter of patients with MDD in this study did not achieve remission after initial treatment underscoring the challenges in successful antidepressant treatment of MDD. Funding Takeda Pharmaceuticals U.S.A. Inc. and Lundbeck LLC

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2021
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Résumé présentoui

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