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Enregistrement W4394978734 · doi:10.1093/sleep/zsae067.0959

0959 Sleep and Pharmacotherapy in Treatment-Resistant Late-life Depression: Findings from the OPTIMUM Clinical Trial

2024· article· en· W4394978734 sur OpenAlexaff
Michael Mak, Marie Anne Gebara, Eric J. Lenze, Daniel M. Blumberger, Patrick J. Brown, Pilar Cristancho, Alastair J. Flint, Jordan F. Karp, Helen Lavretsky, J. Philip Miller, Charles F. Reynolds, Steven P. Roose, Benoit H. Mulsant, Sarah T. Stahl

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensColumbia CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacotherapyDepression (economics)Late life depressionSleep (system call)MedicineTreatment-resistant depressionPsychiatryClinical trialPsychologyInternal medicineMoodMajor depressive disorderCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Adults with treatment-resistant late-life depression (TRLLD) have high rates of sleep problems. However, little is known about the occurrence and change in sleep during pharmacotherapy of TRLLD or how sleep affects treatment response. We investigated the bidirectional relationship between sleep and treatment outcomes in the Optimizing Outcomes of Treatment-Resistant Depression in Older Adults (OPTIMUM) study, the largest comparative effectiveness trial of pharmacotherapy for TRLLD to date. Methods This analysis examined: (1) occurrence of reduced sleep in 634 participants in the OPTIMUM randomized controlled trial; (2) how their sleep changed during pharmacotherapy; and (3) whether treatment outcomes differed among participants with consistent insufficient sleep [n = 164], worsened sleep [n = 62], or with improved sleep [n = 158]). We used item #4 (scale 0 – 6) from the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale (MADRS) to assess insufficient sleep, representing reduced sleep duration or depth compared to usual sleep pattern. Scores >2 indicate a meaningful reduction in duration or sleep depth. Patients who scored >2 on item #4 throughout the trial were classified as having consistent insufficient sleep; patients who reported an increased score (and >2 at trial end) were classified as having worsened sleep; and patients who reported a decreased scores (and ≤2 at trial end) were classified as having improved sleep. Treatment response was defined as a > 50% reduction in the total MADRS score (minus item #4 ) at trial end. Results About half (51%, n= 323) of participants with TRLLD reported reduced or insufficient sleep before treatment. At trial end, consistent insufficient sleep and worsened sleep were each associated with treatment non-response. Improve sleep was not a significant predictor of treatment response, however participants with consistent sufficient sleep or improved sleep were three times more likely to experience treatment response compared to patients with insufficient sleep and worsened sleep. Conclusion Insufficient or reduced sleep are modifiable factors that may improve treatment outcomes in TRLLD. Given that sleep complaints including insomnia are associated with greater risk of depressive relapse and treatment non-response, a tailored treatment plan for those at greatest risk of sleep disturbance with concomitant depression may facilitate better outcomes. Support (if any)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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