The efficacy of zuranolone in postpartum depression and major depressive disorder: a review & number needed to treat (NNT) analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Major depressive disorder (MDD) is a common and debilitating mental illness. Postpartum depression (PPD) impacts women globally and is one of the most common complications of childbirth that is underdiagnosed and undertreated, adversely impacting the mental health of women, children, and partners.Available antidepressant medications require weeks to months before showing effect. In this setting, zuranolone, an oral neuroactive steroid and a positive allosteric modulator of GABAA receptors, is an attractive alternative as a rapid-acting antidepressant treatment.Areas covered This article reviews zuranolone (SAGE217), focusing on available clinical studies in individuals with PPD and MDD. This paper adds to the extant literature by presenting the efficacy data as Number Needed to Treat (NNT) to facilitate indirect comparisons with other antidepressants.Expert opinion Zuranolone is a novel rapid-acting (i.e. two week course) oral antidepressant for the treatment of adults with PPD with ongoing clinical trials evaluating its efficacy in adults with MDD. Zuranolone is well tolerated with no significant safety concerns in any clinical trials completed to date. Zuranolone will be scheduled by the Drug Enforcement Agency (DEA).
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».