Measurement-based care vs. standard care for major depressive disorder in Pakistan: protocol for a randomized control trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Low and middle-income countries (LMICs) hold the majority of disease burden attributed to major depressive disorder (MDD). Despite this, there remains a substantial gap for access to evidence-based treatments for MDD in LMICs like Pakistan. Measurement-based care (MBC) incorporates systematic administration of validated outcome measures to guide treatment decision making and is considered a low-cost approach to optimise better clinical outcomes for individuals with MDD but there is a paucity of evidence on the efficacy of MBC in LMICs. Objectives This protocol highlights a randomized trial which will include Pakistani outpatients with moderate to severe major depression. Methods Participants will be randomised to either MBC (guided by schedule), or standard treatment (guided by clinicians’ judgement), and will be prescribed with paroxetine (10–60mg/day) or mirtazapine (7.5–45mg/day) for 24 weeks. Outcomes will be evaluated by raters blind to study protocol and treatment. Results National Bioethics Committee (NBC) of Pakistan has given full ethics approval. The trial is being conducted and reported as per recommendation of the CONSORT statement for RCTs. Conclusions With increasing evidence from high-income settings supporting the effectiveness of MBC for MDD, it is now necessary to explore its feasibility, utility. and efficacy in low-resource settings. The results of the proposed trial could inform the development of a low-cost and scalable approach to efficiently optimise outcomes for individuals with MDD in Pakistan. Disclosure of Interest None Declared
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».