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Enregistrement W4416744877 · doi:10.51731/cjht.2025.1292

Quetiapine for Major Depressive Disorder

2025· article· W4416744877 sur OpenAlexfundaboutno aff
CDA-AMC

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Department of Zhejiang ProvinceNational Laboratory of Pattern RecognitionU.S. Department of DefenseCanadian Network for Mood and Anxiety TreatmentsChina Postdoctoral Science FoundationU.S. Department of Veterans AffairsWest China Hospital, Sichuan UniversityDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQuetiapineAtypical antipsychoticMajor depressive disorderGuidelineQuetiapine FumarateAnxietySchizophrenia (object-oriented programming)Bipolar disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What Is the Issue? Quetiapine is a second-generation antipsychotic (SGA) or atypical antipsychotic drug primarily used for treating schizophrenia and bipolar disorder. Quetiapine extended-release is also indicated by Health Canada for the symptomatic relief of major depressive disorder (MDD) when currently available approved antidepressant drugs have failed. Decision-makers are interested in understanding the evidence regarding quetiapine’s clinical effectiveness, safety, and place in therapy relative to other medications for the treatment of MDD. What Did We Do? We searched key resources, including journal citation databases, and conducted a focused internet search for relevant evidence published since 2020. What Did We Find? The evidence suggests that quetiapine and other SGAs (particularly aripiprazole, brexpiprazole, cariprazine, olanzapine, risperidone, and ziprasidone) have similar efficacy but have unique safety profiles when used for the treatment of adults with treatment-resistant MDD. The evidence also suggests that treatment with quetiapine reduced symptoms of treatment-resistant depression compared to treatment with lithium. Evidence-based guidelines recommend using quetiapine as a second-line augmentation treatment option for MDD in patients whose disease had partial or no response to an adequate dose of initial pharmacotherapy. The Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (CANMAT) guideline recommends atypical antipsychotics such as quetiapine in combination with an antidepressant as the first-line treatment for MDD with psychotic features. The Royal Australian and New Zealand College of Psychiatrists (RANZCP) guideline suggests using quetiapine as monotherapy or adjunct therapy for patients with major depression. What Does It Mean? Quetiapine could be used as second-line augmentation treatment for MDD in patients whose disease had partial or no response to an adequate dose and duration of 2 or more antidepressants (i.e., those with treatment-resistant depression or difficult to treat depression). SGAs such as quetiapine, in combination with an antidepressant, may be used as a first-line treatment for MDD that is very severe or has associated psychotic features. Quetiapine may reduce symptoms of depression and improve social functioning compared with lithium. However, patients reported more side effects with quetiapine than lithium and viewed the side effects of lithium as more manageable. Factors such as patient characteristics, patient tolerability, patient values, side effect profiles of different treatment options, and clinician expertise may also be important to guide choice of treatment for MDD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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