CNS Volume 15 supplement 7 Cover and Front matter
Notice bibliographique
Résumé
Despite the availability of a large number of antidepressants, treatment nonresponse in major depressive disorder (MDD) persists. As highlighted by findings from the Sequenced Treatment Alternatives to Relieve Depression (STAR*D) study, the first few months of treatment may be the most critical for treatment success. When the first antidepressant is not effective, a common dilemma is whether to use an adjunctive treatment or to switch medications completely. A substantial proportion of patients with MDD do not achieve remission from sequential courses of treatment with currently available strategies. Many who do improve are left with significant residual symptoms. Adjunctive treatments in MDD have the capacity to reduce relapse rates during the process of switching medication, provide neurotransmitter effects, or cause intended therapeutic side effects. However, they can also cause pharmacokinetic interactions, additive side effects, regimen complexity, and poorer compliance. Second-generation antipsychotics (SGAs) have a much larger evidence base than other adjunctive strategies for MDD, although they are associated with extrapyramidal side effects. While antidepressant monotherapy is the standard first-line treatment, psychotherapy still represents an important treatment pathway. Cognitive-behavioral therapy, interpersonal therapy, and several more basic forms of behavior therapy have been shown to have antidepressant efficacy comparable to antidepressant medication.
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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) | 0,241 | 0,174 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».