Sleep Quality After Quetiapine Augmentation in Patients With Treatment-Resistant Depression and Personality Disorders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/BACKGROUND: Quetiapine is a first-line augmenting agent for treatment-resistant depression (TRD) and is used off-label in insomnia. Quetiapine and its active metabolite norquetiapine act mostly on 5-HT2A, 5-HT2C, H1, and D2 as antagonists and on 5-HT1A as partial agonists. Patients with TRD often have comorbid personality disorder (PD), and evidence suggests an association between sleep disturbance and recovery among patients with PD. Here, we aimed to evaluate the effects of quetiapine on sleep in TRD patients with and without PD (PD+/PD-). METHODS/PROCEDURES: We reviewed health records of 38 patients with TRD (20 TRD/PD+) who had been treated with a pharmacotherapy regimen including quetiapine. Clinical outcomes were determined by comparing changes in sleep items of the Hamilton Depression Rating Scale at the beginning (T0) and after 3 months of an unchanged treatment (T3). FINDINGS/RESULTS: Patients with TRD/PD+ and TRD/PD- taking quetiapine showed significant improvement in sleep items from T0 to T3 (P < 0.001, ηp2 ≥ 0.19). There was a significant personality × time interaction for sleep-maintenance insomnia (P = 0.006, ηp2 = 0.23), with TRD/PD+ showing a greater improvement at T3 compared with TRD/PD- (P = 0.01). While exploring other sleep items, no personality × time interaction was found. In the TRD/PD- group, improvement in sleep items was associated with an overall improvement in depressive symptoms (r = 0.55, P = 0.02). IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: Quetiapine induced greater improvements in sleep-maintenance insomnia among TRD/PD+ patients than TRD/PD-. These findings suggest quetiapine could have a therapeutic role for insomnia in PD underscoring a distinct underlying neurobiological mechanism of sleep disturbance in people living with PD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».