Comparative efficacy of interpersonal psychotherapy and antidepressant medication for adult depression: a systematic review and individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interpersonal psychotherapy (IPT) and antidepressant medications are both first-line interventions for adult depression, but their relative efficacy in the long term and on outcome measures other than depressive symptomatology is unknown. Individual participant data (IPD) meta-analyses can provide more precise effect estimates than conventional meta-analyses. This IPD meta-analysis compared the efficacy of IPT and antidepressants on various outcomes at post-treatment and follow-up (PROSPERO: CRD42020219891). A systematic literature search conducted May 1st, 2023 identified randomized trials comparing IPT and antidepressants in acute-phase treatment of adults with depression. Anonymized IPD were requested and analyzed using mixed-effects models. The prespecified primary outcome was post-treatment depression symptom severity. Secondary outcomes were all post-treatment and follow-up measures assessed in at least two studies. IPD were obtained from 9 of 15 studies identified ( N = 1536/1948, 78.9%). No significant comparative treatment effects were found on post-treatment measures of depression ( d = 0.088, p = 0.103, N = 1530) and social functioning ( d = 0.026, p = 0.624, N = 1213). In smaller samples, antidepressants performed slightly better than IPT on post-treatment measures of general psychopathology ( d = 0.276, p = 0.023, N = 307) and dysfunctional attitudes ( d = 0.249, p = 0.029, N = 231), but not on any other secondary outcomes, nor at follow-up. This IPD meta-analysis is the first to examine the acute and longer-term efficacy of IPT v . antidepressants on a broad range of outcomes. Depression treatment trials should routinely include multiple outcome measures and follow-up assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».