Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments (Canmat) Consensus Recommendations for Functional Outcomes in Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Functional recovery is increasingly recognized as a priority in the treatment of major depressive disorder (MDD), by both clinicians and patients. However, symptom improvement remains the focus of traditional clinical trials for MDD and of the regulatory approval process for new medications and other interventions. Many studies have shown that functional outcomes do not always correspond to symptom-based outcomes. METHODS: Representatives from clinical practice, professional societies, academia, industry, and government were invited by the Canadian Network for Mood and Anxiety Treatments to develop recommendations for the conceptualization and measurement of functional outcomes in clinical trials of MDD. RESULTS: Definitions and conceptual frameworks to guide assessment of functioning are described, as well as research methodology applicable to the broad spectrum of treatments for MDD. Examples are given for validated instruments, including patient-reported outcome measures. Strategies for knowledge translation and dissemination are suggested and consensus recommendations summarized. CONCLUSIONS: As the societal burden and financial costs of MDD continue to escalate, so does the need for evidence-based and cost-effective interventions that demonstrate improvement in functioning. Routine assessment of functional outcomes will benefit not only individuals with MDD but also diverse stakeholders concerned about the efficacy and cost-effectiveness of interventions.
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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 | 0,039 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».