Selective Serotonin Reuptake Inhibitors for the Prevention of Post-Stroke Depression: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
There are controversial data on the efficacy and safety profile of selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) to prevent post-stroke depression (PSD). We performed a systematic search in MEDLINE and SCOPUS databases to identify randomized-controlled trials questioning the use of early SSRI therapy in the post-stroke population and its effect on PSD incidence. We included 6 studies with 6560 participants. We extracted the data on PSD occurrence in association with the treatment arm (SSRI versus placebo), as reported by each study. For safety analysis, we extracted the information on adverse events. A random-effects model was used to calculate the pooled relative risk estimates. Early SSRI therapy was associated with a significant reduction of PSD occurrence compared to placebo (10.4% versus 13.8%; relative risk: 0.75 [95% CI, 0.66-0.86]; absolute risk reduction: 3.4%). SSRI therapy increases the risk of bone fracture (RR 2.28 [95% CI, 1.58-3.30]) and nausea (RR 2.05 [95% CI, 1.10-3.82]) in the post-stroke population. Considering the risk-benefit ratio of early SSRI therapy in the post-stroke population, future research should identify high-risk patients for PSD to improve the risk-benefit consideration of this therapy for use in clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».