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Enregistrement W4396801090 · doi:10.1002/wps.21205

Real‐world effectiveness of antidepressants, antipsychotics and their combinations in the maintenance treatment of psychotic depression. Evidence from within‐subject analyses of two nationwide cohorts

2024· article· en· W4396801090 sur OpenAlexaff
Heidi Taipale, Johannes Lieslehto, Markku Lähteenvuo, Aleksi Hamina, Antti O. Tanskanen, Ellenor Mittendorfer‐Rutz, Tapio Paljärvi, Marco Solmi, Andrea Cipriani, Christoph U. Correll, Jari Tiihonen

Notice bibliographique

RevueWorld Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)PsychiatryPsychotic depressionReal world evidenceSubject (documents)MedicinePsychologyClinical psychologyPsychosisInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychotic depression (PD) is a severe mental disorder leading to functional disability and high risk of suicide, but very little is known about the comparative effectiveness of medications used in its maintenance treatment. The objective of this study was to investigate the comparative effectiveness of specific antipsychotics and antidepressants, and their combinations, on the risk of psychiatric hospitalization among persons with PD in routine care. Persons aged 16-65 years with a first-time diagnosis of PD were identified from Finnish (years 2000-2018) and Swedish (years 2006-2021) nationwide registers of inpatient care, specialized outpatient care, sickness absence, and disability pension. The main exposures were specific antipsychotics and antidepressants, and the main outcome measure was psychiatric hospitalization as a marker of severe relapse. The risk of hospitalization associated with periods of use vs. non-use of medications (expressed as adjusted hazard ratio, aHR) was assessed by a within-individual design, using each individual as his/her own control, and analyzed with stratified Cox models. The two national cohorts were first analyzed separately, and then combined using a fixed-effect meta-analysis. The Finnish cohort included 19,330 persons (mean age: 39.8±14.7 years; 57.9% women) and the Swedish cohort 13,684 persons (mean age: 41.3±14.0 years; 53.5% women). Individual antidepressants associated with a decreased risk of relapse vs. non-use of antidepressants were bupropion (aHR=0.73, 95% CI: 0.63-0.85), vortioxetine (aHR=0.78, 95% CI: 0.63-0.96) and venlafaxine (aHR=0.92, 95% CI: 0.86-0.98). Any long-acting injectable antipsychotic (LAI) (aHR=0.60, 95% CI: 0.45-0.80) and clozapine (aHR=0.72, 95% CI: 0.57-0.91) were associated with a decreased risk of relapse vs. non-use of antipsychotics. Among monotherapies, only vortioxetine (aHR=0.67, 95% CI: 0.47-0.95) and bupropion (aHR=0.71, 95% CI: 0.56-0.89) were associated with a significantly decreased risk of relapse vs. non-use of both antidepressants and antipsychotics. In an exploratory analysis of antidepressant-antipsychotic combinations, a decreased relapse risk was found for amitriptyline-olanzapine (aHR=0.45, 95% CI: 0.28-0.71), sertraline-quetiapine (aHR=0.79, 95% CI: 0.67-0.93) and venlafaxine-quetiapine (aHR=0.82, 95% CI: 0.73-0.91) vs. non-use of antidepressants and antipsychotics. Benzodiazepines and related drugs (aHR=1.29, 95% CI: 1.24-1.34) and mirtazapine (aHR=1.17, 95% CI: 1.07-1.29) were associated with an increased risk of relapse. These data indicate that, in the maintenance treatment of PD, bupropion, vortioxetine, venlafaxine, any LAI, clozapine, and only few specific antidepressant-antipsychotic combinations are associated with a decreased risk of relapse. These findings challenge the current recommendation by treatment guidelines to combine an antipsychotic with an antidepressant (without further specification) as standard treatment in PD.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,019
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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