Clinical Guideline (CANMAT 2016) Discordance of Medications for Patients with Major Depressive Disorder in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This survey aims to explore the current medical treatment of major depressive disorder (MDD) in China and match its degree with Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT). Methods: A total of 3275 patients were recruited from 16 mental health centers and 16 general hospitals in China. Descriptive statistics presented the total number and percentage of drugs, as well as all kinds of treatments. Results: Selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) accounted for the largest proportion (57.2%), followed by serotonin-noradrenaline reuptake inhibitors (SNRIs) (22.8%) and mirtazapine (7.0%) in the first therapy, while that of SNRIs (53.9%) followed by SSRIs (39.2%) and mirtazapine (9.8%) in the follow-up therapy. An average of 1.85 medications was administered to each MDD patient. Conclusion: SSRIs were the first choice in the first therapy, while the proportion of those drugs decreased during the follow-up therapy and were replaced by SNRIs. Plenty of combined pharmacotherapies were directly selected as the first trial of patients, which was inconsistent with guideline recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».