Association between lean muscle mass and treatment-resistant late-life depression in the IRL-GRey randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between lean muscle mass and treatment response in treatment-resistant late-life depression (TR-LLD). We hypothesized that lower lean muscle mass would be associated with older age, higher physical comorbidities, higher depressive symptom severity, and poorer treatment response. DESIGN: Secondary analysis of a randomized, placebo-controlled trial. SETTING: Three academic hospitals in the United States and Canada. PARTICIPANTS: Adults aged 60+ years with major depressive disorder who did not remit following open treatment with venlafaxine extended-release (XR) (n = 178). MEASUREMENTS: We estimated lean muscle mass using dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA) scans prior to and following randomized treatment with aripiprazole or placebo added to venlafaxine XR. Multivariate regressions estimated influence of demographic and clinical factors on baseline lean muscle mass, and whether baseline lean muscle mass was associated with treatment response, adjusted for treatment arm. RESULTS: Low lean muscle mass was present in 22 (12.4%) participants. Older age and female sex, but not depressive symptom severity, were independently associated with lower lean muscle mass at baseline. Marital status, baseline depressive symptom severity, and treatment group were associated with improvement of depressive symptoms in the randomized treatment phase. Baseline lean muscle mass was not associated with improvement, regardless of treatment group. CONCLUSION: As expected, older age and female sex were associated with lower lean muscle mass in TR-LLD. However, contrary to prior results in LLD, lean muscle mass was not associated with depression severity or outcome. This suggests that aripiprazole augmentation may be useful for TR-LLD, even in the presence of anomalous body composition.clinicaltrials.gov Identifier: NCT00892047.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».