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Enregistrement W4410765453 · doi:10.1177/09246479251337879

Restoring TADS: RIAT reanalysis of the Treatment for Adolescents with Depression Study

2025· article· en· W4410765453 sur OpenAlexaff
Natalie Aboustate, Jon Jureidini, Richard Woodman, Joanna Le Noury, Julie Klau, Elia Abi‐Jaoude, Melissa Raven

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Risk & Safety in Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLaura and John Arnold Foundation
Mots-clésFluoxetinePlaceboClinical Global ImpressionAdverse effectDepression (economics)PillRating scaleMedicineRandomized controlled trialClinical trialInternal medicineSignificant differencePsychologyPharmacologyAlternative medicineSerotonin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The Treatment for Adolescents with Depression Study (TADS) continues to influence international clinical practice guidelines for adolescent depression. Objective We assessed TADS’ effectiveness and harms through a Restoring Invisible and Abandoned Trials (RIAT)-led reanalysis. Methods TADS was a phase-three multicentre, parallel four-arm randomised controlled superiority trial that randomised adolescents ( n = 439) to fluoxetine alone (FLX), CBT alone (CBT), open-label fluoxetine plus CBT (COMB) or placebo pill alone (PBO) over 12 weeks. COMB and CBT groups were unblinded to their treatment allocation. Primary outcomes were the Children’s Depression Rating Scale-Revised (CDRS-R) and Clinical Global Impression-Improvement scale (CGI-I). Results Our ITT reanalysis showed a significant decrease in CDRS-R at 12 weeks in COMB compared with PBO (−6.65; p < 0.001) and CBT (−7.63, p < 0.001), but not FLX (−4.07, p = 0.063). There was no difference between FLX, CBT and PBO. There was a higher proportion of CGI-I responders in COMB (73.72% [SE 4.43]) compared with all other arms: FLX (64.16% [SE 4.76]), CBT (51.06% [SE 5.29]) and PBO (38.76% [SE 4.87]; all p < 0.001); FLX had more responders than PBO ( p = 0.004). 369 adverse events were reported for 171 participants, with 66% occurring in those taking fluoxetine. We found 32 serious adverse events (22 in those taking fluoxetine), which varied from original authors’ reporting. Conclusions Our reanalysis replicated the original investigators’ reporting that COMB demonstrated the most robust outcomes and that FLX was not superior to PBO. In contrast to the original TADS Team’s reporting, there was a higher level of harm uncovered in allocation groups taking fluoxetine, including 11 unreported suicide-related adverse events. Overall, the marked increase in harms among participants taking fluoxetine warrants further circumspection when prescribing it to adolescents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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