Long-Term Impact of Residual Symptoms in Treatment-Resistant Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although commonly encountered, little work has defined the longitudinal course of treatment-resistant depression (TRD) and the influence of residual posttreatment symptoms on longer-term outcome. The aim of our study was to assess the impact of posttreatment clinical states on longer-term outcome. METHOD: Patients (n = 118) with TRD received specialist inpatient treatment and were followed-up for a median of 3 years. Longitudinal outcome dichotomized into good and poor outcome was used as the primary outcome and functional measures were used as secondary outcomes. RESULTS: Among 118 treated patients, 40 (34%) entered clinical remission, 36 (31%) entered partial remission, and 42 (37%) remained in episode at discharge. At follow-up, 35% had longitudinally defined poor outcome. Posttreatment clinical status was the main predictor of both poor and good outcome. Nearly 50% of patients achieved postdischarge recovery, and subsequently had longer-term outcome, comparable with patients discharged in remission. Patients who remained in episode posttreatment were more symptomatically and functionally impaired. CONCLUSION: Posttreatment clinical states are a useful guide to clinicians for projecting the longer-term outcome of patients with TRD. The persistence of residual or syndromal symptoms predicts a poorer longer-term outcome, whereas treatment to remission is associated with better outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».