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Identificación de subtipos de trastorno depresivo

  • Autor/autores: Abhishek Sharma , Pilar F. Verhaak , Thomas H. McCoy...(et.al)



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Artículo | 05/05/2024

Los esfuerzos para reducir la heterogeneidad del trastorno depresivo mayor (TDM) mediante la identificación de subtipos aún no han facilitado la personalización del tratamiento o la investigación de la biología, por lo que merecen consideración nuevos enfoques. Métodos Utilizamos registros médicos electrónicos extraídos de 2 c...

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Los esfuerzos para reducir la heterogeneidad del trastorno depresivo mayor (TDM) mediante la identificación de subtipos aún no han facilitado la personalización del tratamiento o la investigación de la biología, por lo que merecen consideración nuevos enfoques.


Métodos


Utilizamos registros médicos electrónicos extraídos de 2 centros médicos académicos y sistemas de salud afiliados en Massachusetts para identificar subtipos de TDM basados ​​en datos, caracterizando características sociodemográficas, diagnósticos comórbidos y patrones de tratamiento.


Aplicamos la asignación latente de Dirichlet (LDA) para resumir los códigos de diagnóstico seguidos de una agrupación aglomerativa para definir subgrupos de pacientes.


Resultados


Entre 136. 371 pacientes (95. 034 mujeres [70 %]; 41. 337 hombres [30 %]; edad media [DE], 47, 0 [14, 0] años), los 15 subtipos putativos de TDM se caracterizaron por comorbilidades y patrones distintos en el uso de medicamentos.


Hubo una variación sustancial en las tasas de uso de inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina (isrs) (de un mínimo del 62 % a un máximo del 78 %) y del uso de inhibidores selectivos de la recaptación de noradrenalina (IRSN) (del 4 % al 21 %).


Limitaciones


Los registros médicos electrónicos carecen de datos confiables a nivel de síntomas, por lo que no podemos examinar hasta qué punto los subtipos pueden diferir en la presentación clínica o las dimensiones de los síntomas.


Conclusión


Estos subtipos basados ​​en datos, basados ​​en cohortes clínicas representativas, merecen una mayor investigación por su utilidad para identificar poblaciones de pacientes más homogéneas para la investigación básica y clínica.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://www.sciencedirect.com/

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