Cariprazine in the acute treatment of unipolar and bipolar depression: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cariprazine has emerged as a promising augmenting treatment agent for unipolar depression and as a monotherapy option for bipolar depression. We evaluated cariprazine's efficacy in treating acute major depressive episodes in individuals with major depressive disorder (MDD) or bipolar disorder. METHODS: A systematic review was conducted on MEDLINE, Embase, PsycINFO, Scopus and Web of Science, ClinicalTrials.gov and ScanMedicine. Study quality was assessed using the RoB 2 tool. Pairwise and dose-response meta-analyses were conducted with RStudio. Evidence quality was assessed with GRADE. RESULTS: Nine RCTs meeting inclusion criteria encompassed 4889 participants. Cariprazine, compared to placebo, significantly reduced the MADRS score (MD = -1.49, 95 % CI: -2.22 to -0.76) and demonstrated significantly higher response (RR = 1.21, 95 % CI: 1.12 to 1.30) and remission (RR = 1.19, 95 % CI: 1.06 to 1.34) rates. Subgroup analysis unveiled statistically significant reductions in MADRS score in MDD (MD = -1.15, 95 % CI: -2.04 to -0.26) and bipolar I disorder (BDI) (MD = -2.53, 95 % CI: -3.61 to -1.45), higher response rates for both MDD (RR = 1.19, 95 % CI: 1.08 to 1.31) and BDI (RR = 1.27, 95 % CI: 1.10 to 1.46), and higher remission rates only for BDI (RR = 1.41, 95 % CI: 1.24 to 1.60). A higher rate of treatment discontinuation due to adverse events was observed. LIMITATIONS: Reliance solely on RCTs limits generalisability; strict criteria might not reflect real-world diversity. CONCLUSIONS: Cariprazine demonstrates efficacy in treating major depressive episodes, although variations exist between MDD and BDI and tolerability may be an issue.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».