Prediction of remission of pharmacologically treated psychotic depression: A machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The combination of antidepressant and antipsychotic medication is an effective treatment for major depressive disorder with psychotic features ('psychotic depression'). The present study aims to identify sociodemographic and clinical predictors of remission of psychotic depression treated with combination pharmacotherapy and determine the accuracy of prediction models. METHODS: Two hundred and sixty-nine participants aged 18 to 85 years with psychotic depression were acutely treated with protocolized sertraline plus olanzapine for up to 12 weeks. Three cross-validated machine learning models were implemented to predict remission based on 74 sociodemographic and clinical variables measured at acute baseline. The optimal model for each method was selected by the average fold C-index. Based on the performance of each method, grouped elastic net (cox) regression was chosen to examine the association of each predictor with remission of psychotic depression. RESULTS: Of the 269 participants, 145 (53.9 %) experienced full remission of the depressive episode and psychotic features. Multivariable models had 65.1 % to 67.4 % accuracy in predicting remission. In the grouped elastic net (cox) regression model, longer duration of index episode, somatic or tactile hallucinations, higher burden of comorbid physical problems, and single or divorced marital status were independent predictors of longer time to remission. A higher number of lifetime depressive episodes and peripheral vascular or cardiovascular disease were predictors of shorter time to remission. CONCLUSIONS: Future research needs to determine whether the addition of biomarkers to clinical and sociodemographic variables can improve model accuracy in predicting remission of pharmacologically-treated psychotic depression.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».