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Enregistrement W3187334250 · doi:10.1007/s12325-021-01862-z

Prevalence of Pre-existing Conditions Relevant for Adverse Events and Potential Drug–Drug Interactions Associated with Augmentation Therapies Among Patients with Treatment-Resistant Depression

2021· article· en· W3187334250 sur OpenAlexaff
Maryia Zhdanava, Swapna Karkare, Dominic Pilon, Kruti Joshi, Carmine Rossi, Laura Morrison, John J. Sheehan, Patrick Lefèbvre, Oliver Lopena, Leslie Citrome

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesJanssen Scientific Affairs
Mots-clésMedicineDrugDepression (economics)Adverse effectIntensive care medicineRheumatologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pre-existing conditions relevant for adverse events (AE) and the potential for drug-drug interactions (DDIs) may limit safe pharmacotherapeutic augmentation options for patients with major depressive disorder (MDD). This concern may be heightened among patients with treatment-resistant depression (TRD), who often have comorbid medical disorders. METHODS: Adults with MDD and ≥ 1 antidepressant claim within the first observed major depressive episode were identified in the MarketScan® Databases. Those initiating a new regimen after two regimens at adequate dose and duration were considered to have TRD. The index date was defined at TRD onset or on a random antidepressant claim among patients with non-TRD MDD. Pre-existing conditions 12 months pre-index and potential DDIs 3 months pre/post-index associated with specific non-antidepressant augmentation therapies, including atypical antipsychotics (APs), buspirone, psychostimulants, anticonvulsants, thyroid hormone, and lithium were compared between 1:1 matched TRD and non-TRD MDD cohorts. RESULTS: Overall, 3414 patients with TRD and non-TRD MDD (mean age 39.7 years, 69% female) were matched. Relative to non-TRD MDD, patients with TRD had 33% higher likelihood of ≥ 1 pre-existing condition relevant for AEs listed in product labels of non-antidepressant augmentation therapies (p < 0.001). Patients with TRD vs. non-TRD MDD had 12.9 and 6.4 times higher likelihood of ≥ 2 and ≥ 3 DDIs, respectively, based on their medication regimen (all p < 0.001). CONCLUSION: Pre-existing conditions relevant for listed AEs and potential DDIs limit safe augmentation options in MDD, particularly among patients with TRD. Payer prior authorization policies requiring several augmentation therapy trials to access novel treatments may complicate clinical management of this population.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,507

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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