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Enregistrement W4294052689 · doi:10.1136/bmjopen-2022-060967

Association of intranasal esketamine, a novel ‘standard of care’ treatment and outcomes in the management of patients with treatment-resistant depression: protocol of a prospective cohort observational study of naturalistic clinical practice

2022· article· en· W4294052689 sur OpenAlexafffund
Gustavo Vázquez, Gilmar Gutiérrez, Joshua D. Rosenblat, Ayal Schaffer, Jennifer Swainson, Ganapathy Karthikeyan, Nisha Ravindran, Raymond W. Lam, André Do, Peter Giacobbe, Emily R. Hawken, Roumen Milev

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoAlberta Hospital EdmontonHealth Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesJanssen CanadaDepartment of Psychiatry, University of TorontoVictoria General Hospital FoundationBausch HealthVancouver Coastal Health Research InstitutePurdue UniversityEisaiUniversity of TorontoAllerganQueen's UniversityCanadian Network for Mood and Anxiety TreatmentsCanadian Institutes of Health ResearchSunovionPfizerSt. Jude MedicalFondation Brain CanadaBristol-Myers SquibbAstraZenecaUniversity Health Network FoundationH. Lundbeck A/SUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineTolerabilityObservational studyDepression (economics)Cohort studyMajor depressive disorderPsychiatryInternal medicineAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Esketamine is the S-enantiomer of racemic ketamine and has been approved by the Food and Drug Administration for the management of treatment resistant depression, demonstrating effective and long-lasting benefits. The objective of this observational study is to elucidate the association of intranasal (IN) esketamine with beneficial and negative outcomes in the management of treatment resistant major depressive disorder. METHODS AND ANALYSIS: This is a multicentre prospective cohort observational study of naturalistic clinical practice. We expect to recruit 10 patients per research centre (6 centres, total 60 subjects). After approval to receive IN esketamine as part of their standard of care management of moderate to severe treatment resistant depression, patients will be invited to participate in this study. Association of esketamine treatment with outcomes in the management of depression will be assessed by measuring the severity of depression symptoms using the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS), and tolerability by systematically tracking common side effects of ketamine treatment, dissociation using the simplified 6-Item Clinician Administered Dissociative Symptom Scale and potential for abuse using the Likeability and Craving Questionnaire (LCQ). Change in depressive symptoms (MADRS total scores) over time will be evaluated by within-subject repeated measures analysis of variance. We will calculate the relative risk associated with the beneficial (reduction in total scores for depression) outcomes, and the side effect and dropout rates (tolerability) of adding IN esketamine to patients' current pharmacological treatments. Covariate analysis will assess the impact of site and demographic variables on treatment outcomes. ETHICS AND DISSEMINATION: Approval to perform this study was obtained through the Health Sciences Research Ethics Board at Queen's University. Findings will be shared among collaborators, through departmental meetings, presented on different academic venues and publishing our manuscript.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,372 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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