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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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
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 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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