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Enregistrement W4225015014 · doi:10.1017/s1092852922000499

Post Hoc Analysis of the Impact of Lemborexant on Patient-Reported Sleep and Insomnia Severity in Adults with Insomnia and Depression Histories

2022· article· en· W4225015014 sur OpenAlexaboutno aff
Larry Culpepper, Andrew D. Krystal, Kate Pinner, Margaret Moline

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsomniaDepression (economics)MedicineBeck Depression InventorySubgroup analysisPlaceboSleep onsetPost-hoc analysisSleep onset latencyInternal medicinePsychologyPsychiatryPhysical therapyAnxietyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction The dual orexin receptor antagonist lemborexant (LEM) is approved in multiple countries including the United States, Japan, Canada, and Australia for insomnia treatment in adults. In phase 3 study E2006-G000-303 (Study 303; SUNRISE-2; NCT02952820), LEM provided significant benefit vs placebo (PBO) on subjective sleep outcomes over 6 months and was well tolerated. This post hoc analysis evaluated the effect of LEM on sleep outcome measures and insomnia severity as assessed by the Insomnia Severity Index (ISI) over 6 months in subjects with a lifetime history of depression (DepHx subgroup). We performed this analysis as insomnia in DepHx subjects could be a residual symptom of unresolved depression, and therefore, these subjects may respond differently to insomnia treatment. Methods Study 303 was a randomized, double-blind, 12 months global study in adults (≥18 years) with DSM-5 insomnia disorder. For 6 months (Treatment Period 1), subjects were randomized to PBO or LEM (5 mg [LEM5]; 10 mg [LEM10]). For the next 6 months (Treatment Period 2; not reported), PBO subjects were rerandomized to LEM and LEM subjects continued their original dose. The inclusion criteria allowed for participation of subjects with a lifetime DepHx, concomitant antidepressant medication use and/or mild depression (maximum Beck Depression Inventory II score of 19). Subjects had a baseline ISI total score (ISI-ts) ≥15. Results The Full Analysis Set comprised 949 subjects, including 112 subjects in the DepHx subgroup (PBO, n = 34; LEM5, n = 39; LEM10, n = 39). Baseline median subjective sleep onset latency (sSOL; minutes) was 52.9, 57.1, and 70.7 for PBO, LEM5, and LEM10, respectively. At 6 months, greater median decreases from baseline in sSOL were observed with LEM5 (−21.7) and LEM10 (−40.1) vs PBO (−12.9). Baseline mean subjective sleep efficiency (sSE; %) was 62.2, 59.2, and 62.4 for PBO, LEM5, and LEM10, respectively. At 6 months, greater mean (SD) increases from baseline in sSE were observed with LEM5 (17.2 [18.3]) and LEM10 (20.9 [19.0]) vs PBO (14.9 [15.4]). Baseline mean subjective wake after sleep onset (sWASO; minutes) was 123.7, 151.0, and 132.6 for PBO, LEM5, and LEM10, respectively. At 6 months, greater mean (SD) decreases from baseline in sWASO were observed with LEM5 (−52.7 [69.2]) and LEM10 (−68.8 [81.9]) vs PBO (−46.7 [69.4]). Mean baseline ISI-ts were 18.6, 19.9, and 19.0 PBO, LEM5, and LEM10, respectively. At 6 months, greater mean (SD) decreases from baseline in ISI-ts were observed with LEM5 (−9.1 [6.8]) and LEM10 (−10.0 [5.9]) vs PBO (−7.9 [5.6]). Treatment-emergent adverse event rates in the DepHx subgroup were similar to those in the overall study population. Discussion At 6 months, LEM improved patient-reported sleep outcomes and reduced patient-reported insomnia severity in subjects with DepHx. These results suggest that LEM may be a therapeutic option for patients with insomnia and DepHx. Funding Eisai, Inc.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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