The Comparison of Effectiveness of Various Potential Predictors of Response to Treatment With SSRIs in Patients With Depressive Disorder
Jazyk angličtina Země Spojené státy americké Médium print
Typ dokumentu srovnávací studie, časopisecké články
- MeSH
- deprese nereagující na léčbu krev farmakoterapie patofyziologie MeSH
- depresivní porucha unipolární krev farmakoterapie patofyziologie MeSH
- dospělí MeSH
- elektroencefalografie metody MeSH
- hodnocení výsledků zdravotní péče * MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mozkový neurotrofický faktor krev MeSH
- prediktivní hodnota testů MeSH
- prefrontální mozková kůra patofyziologie MeSH
- prognóza MeSH
- psychiatrické posuzovací škály MeSH
- selektivní inhibitory zpětného vychytávání serotoninu aplikace a dávkování farmakologie MeSH
- theta rytmus EEG fyziologie MeSH
- Check Tag
- dospělí MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- srovnávací studie MeSH
- Názvy látek
- BDNF protein, human MeSH Prohlížeč
- mozkový neurotrofický faktor MeSH
- selektivní inhibitory zpětného vychytávání serotoninu MeSH
The substantial non-response rate in depressive patients indicates a continuing need to identify predictors of treatment outcome. The aim of this 6-week, open-label study was (1) to compare the efficacy of a priori defined predictors: ≥20% reduction in MADRS score at week 1, ≥20% reduction in MADRS score at week 2 (RM ≥ 20% W2), decrease of cordance (RC), and increase of serum and plasma level of brain-derived neurotrophic factor at week 1; and (2) to assess whether their combination yields higher efficacy in the prediction of response to selective serotonin re-uptake inhibitors (SSRIs) than when used singly. Twenty-one patients (55%) achieved a response to SSRIs. The RM ≥20% W2 (areas under curve-AUC = 0.83) showed better predictive efficacy compared to all other predictors with the exception of RC. The identified combined model (RM ≥ 20% W2 + RC), which predicted response with an 84% accuracy (AUC = 0.92), may be a useful tool in the prediction of response to SSRIs.
Citace poskytuje Crossref.org
