Pretreatment anxious depression as a predictor of side effect frequency and severity in escitalopram and aripiprazole adjunctive therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report side effect frequency and severity in patients with major depressive disorder (MDD) receiving escitalopram and aripiprazole adjunctive therapy and to examine whether pretreatment anxious depression is associated with the number and presence of specific side effects. METHODS: 188 of the 211 trial participants provided information on side effects during treatment with escitalopram (10-20 mg) for 8 weeks, and nonresponders received further augmentation on aripiprazole (2-10 mg) adjunctive therapy for another 8 weeks, whereas responders remained on escitalopram. Participants completed the Toronto Side Effects Scale at weeks 2, 4, 10, and 12. Covariate-adjusted negative binomial regression and Wilcoxon tests examined the association between anxious depression (GAD-7 ≥ 10) and number of side effects. Covariate-adjusted logistic regression and chi-square tests explored the association between anxious depression and specific side effects. RESULTS: For both therapies, the most frequent side effects were also the most severe. They mostly related to the central nervous system (CNS) (i.e., drowsiness and nervousness). Between baseline and week 2, the number of side effects participants experienced (incidence rate ratio [IRR] = 1.38, p = .010) or had trouble with (IRR = 1.34, p = .026) was significantly higher among those with anxious depression for escitalopram but not adjunctive aripiprazole. Further, odds of experiencing and having trouble with nervousness and agitation were also significantly higher in anxious depression for escitalopram only (p < .05). CONCLUSION: Patients on escitalopram and aripiprazole adjunctive therapy may experience and have trouble with CNS side effects. Pretreatment anxious depression may predispose escitalopram recipients with MDD to developing side effects, especially those related to anxiety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».