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Enregistrement W4410888471 · doi:10.1080/13696998.2025.2513766

Real-world effectiveness of cariprazine in major depressive disorder and bipolar I disorder in the United States

2025· article· en· W4410888471 sur OpenAlexafffund
Roger S. McIntyre, Mousam Parikh, Jamie T. Ta, Simranpreet Waraich, Chandra J. Cohen-Stavi, Carl D. Marci, Nadia Nabulsi

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBausch HealthAbbVie CanadaH. Lundbeck A/SNational Natural Science Foundation of ChinaEisaiPurdue UniversityBiogenCanadian Institutes of Health ResearchSunovionNovo NordiskSanofiPfizer
Mots-clésMedicineBipolar disorderMajor depressive disorderPsychiatryBipolar I disorderManiaMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims The efficacy of cariprazine for major depressive disorder (MDD) (adjunctive therapy) and bipolar I (BP-I) depression has been demonstrated in clinical trials. This study evaluated the real-world effectiveness of cariprazine in reducing depression severity among patients with moderate-to-severe MDD or BP-I depression.Methods Medical/pharmacy claims and electronic medical records (EMRs) from specialty providers in the OM1 Real-World Data Cloud were used to identify adults with MDD or BP-I who initiated cariprazine (adjunctively for MDD) (first dispensing = index) and had ≥1 EMR and ≥1 claim during 12-month baseline and ≤12-month follow-up periods. Included patients had a baseline Patient Health Questionnaire (PHQ)-9 total score ≥10, reflecting at least moderate depressive symptoms. Follow-up continued until cariprazine discontinuation, alternate diagnosis (e.g., BP-I [MDD cohort] or MDD [BP-I cohort]), or 12 months post-index. Depression severity was assessed using PHQ-9 total scores that were observed or estimated from clinical notes using a previously validated machine learning algorithm. Analyses included mean change in PHQ-9 score from baseline to 2, 6, and 12 months of follow-up. A sensitivity analysis using only observed PHQ-9 scores was conducted.Results Of 754 patients at baseline, 396 had MDD (mean PHQ-9 = 16.4) and 358 had BP-I (mean PHQ-9 = 16.9). For patients with MDD, mean reductions in PHQ-9 scores from baseline to 2, 6, and 12 months of adjunctive cariprazine treatment were 3.5 (95% CI: 2.7, 4.4; n = 127), 4.1 (2.9, 5.4; n = 87), and 3.7 (1.6, 5.8; n = 52), respectively. For patients with BP-I, mean reductions from baseline to 2, 6, and 12 months were 5.2 (95% CI: 4.2, 6.2; n = 121), 6.5 (5.2, 7.8; n = 90), and 6.9 (5.2, 8.5; n = 54), respectively. Greater improvements were observed in the sensitivity analysis.Conclusions This real-world effectiveness study of cariprazine treatment for MDD (adjunctive use) or BP-I demonstrated clinically meaningful and sustained improvement in depression symptoms during short- and long-term follow-up.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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