Efficacy and Tolerability of Combination Treatments for Major Depression: Antidepressants plus Second-Generation Antipsychotics vs. Esketamine vs. Lithium
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: efficacy and tolerability remain inadequately tested. In particular, the value and safety of increasingly employed second-generation antipsychotics (SGAs) and new esketamine, compared to lithium as antidepressant adjuncts remain unclear. METHODS: We reviewed randomized, placebo-controlled trials and used random-effects meta-analysis to compare odds ratio (OR) versus placebo, as well as numbers-needed-to-treat (NNT) and to-harm (NNH), for adding SGAs, esketamine, or lithium to antidepressants for major depressive episodes. RESULTS: Analyses involved 49 drug-placebo pairs. By NNT, SGAs were more effective than placebo (NNT = 11 [CI: 9-15]); esketamine (7 [5-10]) and lithium (5 [4-10]) were even more effective. Individually, aripiprazole, olanzapine+fluoxetine, risperidone, and ziprasidone all were more effective (all NNT < 10) than quetiapine (NNT = 13), brexpiprazole (16), or cariprazine (16), with overlapping NNT CIs. Risk of adverse effects, as NNH for most-frequently reported effects, among SGAs versus placebo was 5 [4-6] overall, and highest with quetiapine (NNH = 3), lowest with brexpiprazole (19), 5 (4-6) for esketamine, and 9 (5-106) with lithium. The risk/benefit ratio (NNH/NNT) was 1.80 (1.25-10.60) for lithium and much less favorable for esketamine (0.71 [0.60-0.80]) or SGAs (0.45 [0.17-0.77]). CONCLUSIONS: Several modern antipsychotics and esketamine appeared to be useful adjuncts to antidepressants for acute major depressive episodes, but lithium was somewhat more effective and better tolerated. LIMITATIONS: Most trials of adding lithium involved older, mainly tricyclic, antidepressants, and the dosing of adjunctive treatments were not optimized.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle