Use of slow-release melatonin in treatment-resistant depression.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine antidepressant augmentation with and hypnotic effects of slow-release melatonin (SR-melatonin) in patients with treatment-resistant depression. DESIGN: Open-label trial. SETTING: Tertiary care outpatient depression clinic. PATIENTS: Nine outpatients who had failed to respond to 2 or more 8-week trials of antidepressant medication. INTERVENTIONS: Patients received SR-melatonin 5 mg per day for the first 2 weeks and 10 mg per day for the final 2 weeks, in addition to their antidepressant medication. OUTCOME MEASURES: Structured Clinical Interview for DSM-IV, Axis 1 Disorders, Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD), Beck Depression Inventory, Response Style Questionnaire, sleep and fatigue measures. RESULTS: One patient was excluded after 1 week because of the development of a mixed affective state. In the remaining 8 patients there was a 20% mean decrease in HRSD scores after 4 weeks of treatment, with no individual achieving an improvement of 50% or more. There was a 36% decrease on the 3-item HRSD related to insomnia, with 4 of 8 patients showing at least a 50% improvement on this measure. The greatest decrease in insomnia occurred during the last 2 weeks of the study, following the increase in dosage to 10 mg per day of SR-melatonin. Patients also reported significantly lower levels of fatigue post-treatment. CONCLUSIONS: SR-melatonin may be a useful adjunct for sleep, but does not substantially augment existing antidepressant therapies in some patients with treatment-resistant depression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».