Patient Experience with Intranasal Esketamine in Treatment-Resistant Depression: Insights from a Multicentric Italian Study (REAL-ESKperience)
Notice bibliographique
Résumé
Background. Treatment-resistant depression (TRD) is a prevalent, high-burden disorder. Esketamine nasal spray (ESK-NS) has been approved for, T.R.D.; and efficacy has been observed in both clinical trials and real-world studies. However, observations integrating patients’ perspective on this treatment are limited. This multicentric Italian study explored experiences with ESK-NS in TRD patients, focusing on perceived therapeutic effects and overall satisfaction. Methods. A self-report survey was administered to 236 outpatients with TRD (55.1% females, 54.1 ± 14.1 years) treated with ESK-NS for at least three consecutive months within standard clinical care. Based on satisfaction levels, participants were classified as “unsatisfied” (10.2%), “partially satisfied” (19.1%), “satisfied” (44.4%), or “very satisfied” (26.3%), and compared for sociodemographic, clinical characteristics, and feedback on perceived benefits. Artificial intelligence (OpenAI) served to categorize responses to an open-ended question. Results. Enhanced quality of life was reported by 88.4% of participants. Significant differences emerged in earliest self-perceived benefits, most relevant effects, and impact on global functioning across groups. Specifically, “very satisfied” patients described the following: early improvements in depressed mood, suicidal thoughts, and restlessness; decreased suicidal thoughts among the most significant effects; and functional gains across all domains. OpenAI identified experiences of personal growth and rediscovery and a desire for tailored settings and approaches as recurring topics. Conclusions. Most patients reported a positive perception of ESK-NS treatment. The most satisfied participants highlighted significant benefits to depressed mood, suicidal thoughts, and overall functioning. Patient-reported experiences offer insights into different psychopathological dimensions, including functional outcomes and quality of life. Integrating these perspectives into clinical practice might assist treatment personalization, improving patients’ adherence and satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».