An examination of symptoms, function and quality of life as conjoint clinical outcome domains for treatment-resistant depression
Notice bibliographique
Résumé
Objective The treatment of depression aims to improve depressive symptoms, daily function and quality of life (QoL). These exploratory analyses of a database of convenience from the RECOVER trial evaluated how a "tripartite" metric based on these 3 outcome domains might perform in treatment-resistant depression (TRD). Methods Outcome domains included depressive symptoms (MADRS, QIDS-C, QIDS-SR), function (WPAI item-6) and QoL (Mini-Q-LES-Q) obtained at months 3, 6, 9 and 12 in outpatients with markedly TRD in the double-blind RECOVER trial that compared sham to active adjunctive vagus nerve stimulation (VNS). For each domain, clinically meaningful differences were defined a priori . Analyses addressed 3 questions: 1) Does each domain detect meaningful benefits undetected by the other domains? 2) Is the tripartite metric validated by an independent clinician-rated global index of improvement (CGI-I)? 3) How well does the tripartite metric detect treatment group differences in the RECOVER trial? Results Clinically meaningful reductions in depressive symptoms alone missed 25–51 % of all participants who evidenced clinically meaningful benefits in depressive symptoms, function or QoL. The tripartite metric strongly correlated with CGI-I ratings (tetrachoric r = 0.73–0.85), with stronger relationships than each component individually. The tripartite metric successfully separated active from sham adjunctive VNS in a 1-year trial of patients with markedly TRD. Conclusion Symptoms, function and QoL capture distinct, clinically significant and valid outcomes that identify persons with markedly TRD with a range of clinically meaningful benefits. Whether these results pertain to other major depressive disorder patient groups and treatments deserves study.
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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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».