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Enregistrement W4207046927 · doi:10.1097/jcp.0000000000001500

Distinct Effects of Antidepressants in Association With Mood Stabilizers and/or Antipsychotics in Unipolar and Bipolar Depression

2022· article· en· W4207046927 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Psychopharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Association (psychology)MoodBipolar disorderMood stabilizerLong-term potentiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/BACKGROUND: There is a dearth of studies comparing the clinical outcomes of patients with treatment-resistant unipolar (TRD) depression and depression in bipolar disorder (BD) despite similar treatment strategies. We aimed to evaluate the effects of the pharmacological combinations (antidepressants [AD], mood stabilizers [MS], and/or antipsychotics [AP]) used for TRD and BD at the McGill University Health Center. METHODS/PROCEDURES: We reviewed health records of 206 patients (76 TRD 130 BD) with TRD and BD treated with similar augmentation strategies including AD with MS (AD+MS) or AP (AD+AP) or combination (AD+AP+MS). Clinical outcomes were determined by comparing changes on the 17-time Hamilton Depression Rating Scale (HAMD-17), Quick Inventory of Depressive Symptomatology, and Clinical Global Impression-Severity of Illness at the beginning (T0) and after 3 months of an unchanged treatment (T3). FINDINGS/RESULTS: Baseline HAMD-17 scores in TRD were higher than in BD (P < 0.001), but TRD patients had a greater improvement at end point (P = 0.003). Antidepressants with AP generated greater reductions in HAMD-17 in TRD compared with BD (P = 0.02). Importantly, in BD patients, the addition of AD compared with other treatment strategies failed to improve the outcome. The limitations of this study include possibly unrepresentative subjects from tertiary care settings, incomplete matching of BD and TRD subjects, nonrandomized treatment with unmatched agents, doses, and times, unknown treatment adherence, and nonblinded retrospective outcome assessments. Nevertheless, the findings may reflect real-world interactions of clinically selected pharmacotherapies. IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: Combination of augmentation strategies such as AD+AP and/or MS showed a better clinical improvement in patients with TRD compared with BD suggesting a limited evidence for AD potentiation in BD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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