Низкая предсказательная сила клинических признаков для прогнозирования рецидивов после отмены антидепрессантов

Низкая предсказательная сила клинических признаков для прогнозирования рецидивов после отмены антидепрессантов в натуралистической среде

Риск рецидива после прекращения приема антидепрессантов (АД) высок. Предикторы рецидива могли бы помочь в принятии клинических решений, но еще не установлены. В продольном наблюдательном исследовании до отмены антидепрессантов мы оценивали демографические и клинические переменные. Зависящие от состояния переменные были повторно оценены либо после отмены, либо до отмены после периода ожидания. Рецидив оценивался в течение 6 месяцев после отмены. Мы применили логистические общие линейные модели в сочетании с методом наименьших абсолютных значений и отбора (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO) и эластичной сетью для предотвращения переобучения (overfitting) с целью выявления предикторов рецидива и оценили их обобщаемость с помощью перекрестной проверки (cross-validation). В окончательную выборку вошли 104 пациента (средний возраст: 34,86 ± 11,1 года, 77% женщин) и 57 здоровых контролей (средний возраст: 34,12 ± 10,6 года, 70% женщин). У 36% пациентов произошел рецидив. Лечение у врача общей практики увеличивало риск рецидива. Хотя внутривыборочный статистический анализ показал разумную чувствительность и специфичность, предсказание рецидива вне выборки было на уровне случайности. Остаточные симптомы увеличивались с отменой, но не были связаны с рецидивом. Демографические и стандартные клинические переменные, по-видимому, имеют низкую предсказательную силу и, следовательно, ограничены в использовании для пациентов и клиницистов при принятии клинических решений.

Резюме

Риск рецидива после прекращения приема антидепрессантов (АД) высок. Предикторы рецидива могли бы помочь в принятии клинических решений, но еще не установлены. В продольном наблюдательном исследовании до отмены антидепрессантов мы оценивали демографические и клинические переменные. Зависящие от состояния переменные были повторно оценены либо после отмены, либо до отмены после периода ожидания. Рецидив оценивался в течение 6 месяцев после отмены. Мы применили логистические общие линейные модели в сочетании с методом наименьших абсолютных значений и отбора (LASSO) и эластичной сетью для предотвращения переобучения с целью выявления предикторов рецидива и оценили их обобщаемость с помощью перекрестной проверки. В окончательную выборку вошли 104 пациента (средний возраст: 34,86 ± 11,1 года, 77% женщин) и 57 здоровых контролей (средний возраст: 34,12 ± 10,6 года, 70% женщин). У 36% пациентов произошел рецидив. Лечение у врача общей практики увеличивало риск рецидива. Хотя внутривыборочный статистический анализ показал разумную чувствительность и специфичность, предсказание рецидива вне выборки было на уровне случайности. Остаточные симптомы увеличивались с отменой, но не были связаны с рецидивом. Демографические и стандартные клинические переменные, по-видимому, имеют низкую предсказательную силу и, следовательно, ограничены в использовании для пациентов и клиницистов при принятии клинических решений.

Введение

Депрессивные расстройства являются серьезным бременем для обществ во всем мире, внося наибольший вклад в годы жизни с инвалидностью¹. Это в значительной степени связано с часто хроническим рецидивирующим течением депрессии, которое влечет за собой функциональные и социальные нарушения². Следовательно, успешное лечение конкретного депрессивного эпизода, например, путем достижения ответа на антидепрессант (АД), имеет решающее значение, но это только первый шаг. Таким образом, профилактика рецидивов является следующим шагом, поскольку более половины пациентов с одним депрессивным эпизодом переживут второй, а риск рецидива после этого только возрастает³. Профилактика рецидивов имеет первостепенное значение для долгосрочного течения заболевания, и существует ряд стратегий. Одной из важных стратегий является продолжение и поддерживающая терапия АД, которая снижает риск рецидива^{4, 5, 6, 7}. Однако все еще существует риск прорыва депрессии, то есть развития дальнейших депрессивных эпизодов во время приема АД⁸. Кроме того, многие пациенты хотят прекратить прием АД из-за побочных эффектов, таких как увеличение веса и сексуальная дисфункция⁹, или только частично соблюдают режим лечения¹⁰. В то же время, один из трех пациентов испытывает рецидив в течение 6 месяцев после отмены⁴.

Таким образом, не все пациенты одинаково извлекают пользу из продолжения лечения, и, по-видимому, существует вариабельность в индивидуальных траекториях после первоначального ответа на АД^{11, 12, 13, 14}. Маркеры, идентифицирующие эти траектории и отделяющие пациентов, которые могут безопасно прекратить прием АД, от тех, кто подвержен более высокому риску рецидива после отмены, определенно обладают потенциалом для улучшения этой ситуации.

Действительно, текущие руководства учитывают некоторую часть этой вариабельности и рекомендуют продолжение лечения в течение 4–9 месяцев после первого депрессивного эпизода и 2 года или более после рецидивирующих эпизодов^{15, 16}. Недавно в руководствах также упоминаются остаточные симптомы и физические и психологические сопутствующие заболевания¹⁷. Эти рекомендации основаны на данных о естественном течении депрессии и общем риске рецидива^{18, 19, 20}. Однако важность этих маркеров оспаривается²¹: два метаанализа пришли к противоположным выводам о релевантности количества предыдущих эпизодов^{5, 22}, и пять отдельных метаанализов не смогли найти влияния длительности лечения АД на риск рецидива после отмены^{4, 5, 6, 22, 23}.

Существует ряд других предикторов рецидива после отмены²¹. К ним относятся этническая принадлежность²⁴, нейровегетативные симптомы²⁵, меланхолический подтип²⁵, тревожность²⁶, соматическая боль²⁷ и паттерн ответа на препарат^{28, 29}. Только последний предиктор, наличие плацебо-ответа на препарат, т.е. быстрый, но нестабильный ответ, по сравнению с истинным ответом на препарат, т.е. более медленный, но устойчивый ответ³⁰, был воспроизведен^{28, 29}. К сожалению, оценка этой меры будет затруднительной в клинической практике.

Еще два момента усложняют эту картину. Первый момент связан с методологической проблемой. Исследования обычно фокусировались в основном на вопросе, различаются ли определенные переменные между группами пациентов, которые рецидивируют, и теми, кто не рецидивирует. К сожалению, хотя такие различия могут достигать статистической значимости, они все еще могут плохо работать как предикторы³¹. Регрессионные анализы использовались в некоторых исследованиях, но использование простой регрессии несет риск переобучения³². Для получения выводов о новом пациенте в практике необходимо определить предсказательную силу в случаях, выходящих за рамки выборки, использованной для подгонки регрессионной модели, например, с помощью перекрестной проверки. Насколько нам известно, это еще не было сообщено в литературе.

Второй момент заключается в том, что большинство исследований проводилось в условиях двойных слепых рандомизированных контролируемых исследований (РКИ). Хотя это идеальный подход для изучения того, имеет ли активное соединение причинную роль в снижении рецидива, он может недооценивать частоту рецидивов после отмены, поскольку отмена медикаментов может иметь психологические эффекты помимо прямых фармакологических эффектов.

Здесь мы сообщаем о результатах исследования AIDA — двухцентрового, продольного, натуралистического наблюдательного исследования отмены антидепрессантов. Нашей первой целью было исследовать, в какой степени переменные, которые легко оцениваются в натуралистической среде, могут предсказывать индивидуальный риск рецидива и, возможно, направлять решение об отмене или нет. Мы уделили особое внимание ранее сообщенным клиническим предикторам и изучили их эффективность в натуралистической среде. Вторичная цель этого исследования заключалась в понимании эффектов самой отмены и того, как они связаны с рецидивом. Соответственно, мы исследовали, изменились ли какие-либо из зависящих от состояния переменных после отмены, и отличались ли эти изменения между пациентами, пережившими рецидив, и теми, кто его не пережил.

Методы и материалы

Участники

Мы набрали пациентов, которые решили прекратить прием своих лекарств независимо от участия в исследовании после того, как им был диагностирован большое депрессивное расстройство (БДР) и они (а) пережили один тяжелый³³ или несколько депрессивных эпизодов, (б) начали антидепрессантное лечение во время последнего депрессивного эпизода и (в) достигли стабильной ремиссии, т.е. балл менее 7 по Шкале оценки депрессии Гамильтона 17³⁴ в течение 30 дней. Для выявления эффектов заболевания и медикаментов мы также набрали здоровых контролей (ЗК), подобранных по возрасту, полу и образованию. Подробные критерии включения и исключения см. в разделе S1.1. Все участники дали информированное письменное согласие и получили денежную компенсацию за время участия. Этическое одобрение исследования было получено от кантональной комиссии по этике Цюриха (BASEC: PB_20160.01032; KEKZH: 20140355) и комиссии по этике в кампусе CharitéMitte (EA 1/142/14), и процедуры соответствовали Хельсинкской декларации.

Дизайн исследования

Дизайн исследования представлен на Рис. 1. Обученный персонал опрашивал пациентов в ремиссии, принимающих АД, для оценки критериев включения и исключения во время базовой оценки (БА). БА включала оценку текущих симптомов и текущих и прошлых диагнозов, а также короткое нейропсихологическое тестирование и пакет опросников, оценивающих стабильные черты. Пациенты, соответствующие критериям включения, были рандомизированы в одну из двух групп исследования. Следует отметить, что первые 10 участников на каждом месте были назначены в группу 1D2 (1/2 представляет номер основного обследования, «D» обозначает отмену). Участники группы 1D2 проходили первое основное обследование (ОС1), включавшее опросник, оценивающий переменные состояния, затем постепенно прекращали прием своих лекарств в течение до 18 недель, а затем проходили второе основное обследование (ОС2). Участники группы 12D проходили оба основных обследования до отмены. Во время отмены со всеми пациентами каждые 2 недели связывались для телефонной оценки. Этот двухгрупповой дизайн позволил нам выявить эффекты отмены при контроле эффектов времени, обучения и повторения. После отмены все пациенты вступали в период последующего наблюдения в течение 6 месяцев. В течение этого периода с ними связывались для телефонных оценок на 1, 2, 4, 6, 8, 12, 16 и 21 неделе для оценки статуса рецидива. Если телефонная оценка указывала на возможный рецидив, пациентов приглашали на очное структурированное клиническое интервью (SCID³⁵) для оценки критериев рецидива, т.е. подтверждения диагноза депрессивного эпизода в соответствии с Диагностическим и статистическим руководством по психическим расстройствам (4-е изд., текст. пересм.; DSM-IV-TR³). Если эти критерии были выполнены, они проходили окончательную оценку (ОО). Если рецидива не происходило, ОО проводилась на 26-й неделе. ЗК проходили только ОС1. Помимо мер, представленных здесь, участники также проходили функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ), ряд поведенческих задач, электроэнцефалографию (ЭЭГ) и взятие образцов крови во время основных обследований. Подробные процедуры сессий оценки см. в дополнительном разделе S1.2, а самоотчетные и наблюдаемые меры — в разделе S1.3. Набор участников проводился с июля 2015 года по январь 2018 года.

Меры

Мы включили 18 мер, охватывающих четыре категории: демография, текущие симптомы, клиническая история и лечение. Меры были выбраны на основе двух критериев: (1) они ранее были связаны с рецидивом после отмены антидепрессантов²¹, и (2) они могут быть легко оценены во время обычного клинического визита, не требуют обширного обучения или оборудования и имеют правдоподобное отношение к риску рецидива. Индивидуальные меры в каждой категории перечислены в Таблице 1 и описаны в дополнительном разделе S1.3. Десять из этих переменных ранее исследовались в рандомизированных контролируемых исследованиях (РКИ). Все перечисленные меры могут быть оценены до отмены и будут включены в анализ предсказания. Мы дополнительно сравнили время до отмены между пациентами с рецидивом и без рецидива, но не включали его в модель предсказания. Все меры из категории «текущие симптомы» были повторно оценены на ОС2.

Анализ данных

Анализы проводились с использованием Matlab версии 9.1.0.441655 (R2016b) в соответствии с нашим априорным планом анализа, доступным по адресу https://gitlab.ethz.ch/tnu/analysisplans/aidaz_analysis_plan_clinical_prediction.

Анализ ассоциаций

Кандидатные предикторы сначала идентифицировались путем оценки различий между группами пациентов и ЗК, а также между пациентами с рецидивом и без рецидива. Для непрерывных переменных использовались двухсторонние независимые t-критерии для двух выборок, а для категориальных переменных (включая психотерапию) — критерии хи-квадрат. Мы сообщаем результаты без коррекции на множественные сравнения, т.е. считая тесты значимыми при p < 0,05.

Предсказание рецидива

Для оценки предсказательной силы были использованы статистические модели. Мы применили метод наименьших абсолютных значений и отбора (LASSO) и эластичную сеть, которые являются методами регуляризации, направленными на предотвращение переобучения при работе с большим количеством предикторов по сравнению с размером выборки. Это особенно важно, когда исследователи пытаются определить, какие из многих потенциальных предикторов имеют значение. Метод LASSO использует L1-регуляризацию, которая может обнулять коэффициенты некоторых предикторов, тем самым выполняя отбор признаков. Эластичная сеть сочетает L1- и L2-регуляризацию, что позволяет ей обрабатывать сильно коррелирующие предикторы лучше, чем LASSO. Для оценки обобщаемости модели мы использовали 10-кратную перекрестную проверку. Этот метод позволяет оценить, насколько хорошо модель будет работать на новых, невидимых данных, путем многократного разделения данных на обучающую и тестовую выборки.

Результаты

Демографические и клинические различия

Исследование включало 104 пациента (средний возраст 34,86 ± 11,1 года, 77% женщин) и 57 здоровых контролей (средний возраст 34,12 ± 10,6 года, 70% женщин). Было выявлено, что 36% пациентов испытали рецидив в течение 6 месяцев после прекращения приема АД. Анализ различий между группами показал, что лечение у врача общей практики (General Practitioner, GP) было связано с повышенным риском рецидива. Пациенты, получавшие лечение только у GP, имели более высокую вероятность рецидива по сравнению с теми, кто получал лечение у специалистов. Это наблюдение не зависело от других оцененных переменных.

Предсказательная сила клинических переменных

Несмотря на то, что внутривыборочные статистические анализы (т.е. анализ данных, на которых обучалась модель) показали разумную чувствительность и специфичность для некоторых клинических переменных, попытки предсказать рецидив вне выборки (т.е. на данных, которые модель не видела при обучении) оказались на уровне случайности. Это означает, что переменные, которые коррелировали с рецидивом в данной выборке, не могли надежно предсказать рецидив у новых пациентов. Применение методов регуляризации, таких как LASSO и эластичная сеть, а также перекрестная проверка, направлено на решение этой проблемы, но даже с этими методами предсказательная точность вне выборки оставалась низкой.

Влияние отмены и остаточные симптомы

Симптомы депрессии, тревожности, общего функционального нарушения и соматической боли значительно увеличивались у пациентов после отмены АД. Этот эффект был одинаковым как у пациентов, у которых произошел рецидив, так и у тех, кто его не пережил. Важно отметить, что это увеличение симптомов не коррелировало с последующим риском рецидива. Это указывает на то, что временное ухудшение самочувствия после отмены АД не обязательно предвещает полноценный рецидив.

Эксплораторные результаты

Качество жизни, доход, уровень образования, семейный анамнез, курение и употребление алкоголя не показали статистически значимых различий между группами с рецидивом и без рецидива, а также не были связаны с временем до рецидива. Включение этих переменных в анализ предсказания вне выборки также не улучшило предсказательную точность модели (сбалансированная точность: 0,5).

Обсуждение

Антидепрессанты эффективны в профилактике рецидивов, а частота рецидивов после их отмены высока⁴. Высокая частота рецидивов была отмечена и в нашем исследовании: один из трех пациентов испытывал рецидив в течение 6 месяцев после отмены. Эта высокая частота рецидивов наблюдалась, несмотря на то, что медианная продолжительность лечения составляла около 2 лет, что соответствует или превышает продолжительность лечения, рекомендованную для рекуррентных заболеваний^{15, 17}, и несмотря на включение только полностью ремитированных пациентов с баллами по шкале Гамильтона (HAMD¹⁷) ниже 7.

Рецидивы важны не только потому, что они представляют собой период возобновления болезни, но и потому, что любой один эпизод несет 5–10% риск хронизации⁴², а на ранних стадиях заболевания дополнительные эпизоды могут отмечать переход между теми, кто имеет благоприятный исход и мало эпизодов в течение жизни, и теми, кто имеет неблагоприятный исход и высокий риск рецидивов^{43, 44, 45, 46}. Эта ситуация очевидно указывает на клиническую потребность в установлении предикторов рецидивов, особенно после отмены антидепрессантов, поскольку такие предикторы могли бы направлять решение об отмене и тем самым помочь снизить рецидивы и, возможно, даже изменить долгосрочный ход заболевания.

Первым важным шагом является изучение предсказательной силы клинических переменных, которые легко оцениваются в клинической практике. Наши результаты показывают, что такие стандартные клинические переменные имеют в лучшем случае слабую предсказательную силу. Этот вывод основан на оценке вероятной обобщаемости ассоциаций. Подход мотивирован подходами машинного обучения³². Вместо того, чтобы спрашивать, насколько хорошо набор переменных может предсказать конкретный исход в пределах данного набора данных, предсказание оценивается на внешних данных, не использовавшихся для определения параметров предсказания. Такие подходы являются стандартными в области машинного обучения и становятся все более заметными в нейронауке и психиатрии (например,^{47, 48, 49}). Мы отмечаем, что наш подход перекрестной проверки не идеален, поскольку установление действительного клинического предиктора в идеале потребовало бы полностью независимого набора данных, но в нашем случае этот анализ указывает на то, что результаты стандартной регрессии не обладают предсказательной силой.

Тем не менее, несколько аспектов результатов стандартного подхода заслуживают внимания. Во-первых, в полной регрессионной модели и в анализах «намерение лечить», включающих все предикторы, только лечение у врача общей практики (GP) оказалось существенно связанным с рецидивом. Это предполагает, что лучшие результаты лечения могут быть достигнуты, когда пациенты остаются под наблюдением специалистов. Этот вывод имеет важное значение для клинической практики и может дать представление о том, как снизить частоту рецидивов после отмены антидепрессантов в целом в этой популяции пациентов. Одним из возможных механизмов, лежащих в основе этого эффекта, может быть влияние психотерапии, которая часто проводится специалистами. Хотя в текущем исследовании психотерапия не оказала влияния на частоту рецидивов, наша оценка силы психотерапевтического вмешательства была грубой и оставляет возможность того, что риск рецидива может быть смягчен с помощью специфического психотерапевтического воздействия. Действительно, были разработаны психотерапевтические методики, явно направленные на профилактику рецидивов^{50, 51}.

Во-вторых, мы не воспроизвели эффекты тревожности на риск рецидива²⁶, но полные анализы случаев подтвердили соматическую боль как фактор риска²⁷. В-третьих, нулевые результаты воспроизводят нулевые результаты из РКИ²¹ в натуралистической среде. Важно отметить, что два показателя, на которых подчеркиваются клинические руководства, а именно количество предыдущих эпизодов и продолжительность лечения АД^{15, 17}, не показали никакой связи с риском рецидива в нашей натуралистической среде. Это отражает предыдущие выводы в РКИ²¹, а последовательное отсутствие согласованных эффектов этих мер на риск рецидива после отмены АД предполагает пересмотр этих рекомендаций. В том же духе мы не обнаружили влияния остаточных симптомов, критерия принятия решения, добавленного в последнюю версию руководств¹⁷, на последующий риск рецидива. Это происходит, несмотря на влияние остаточных симптомов на общий риск рецидива²⁰ и то, что тяжесть симптомов является лучшим предиктором течения заболевания в исследованиях, использующих аналогичные аналитические подходы для пациентов в депрессивном эпизоде^{47, 49}. Наконец, отсутствие эффектов любых других клинических переменных по-прежнему удивительно, учитывая связь с общим риском рецидива нескольких из них, как ранее было рассмотрено^{52, 53}.

Далее, отмена была связана с устойчивым увеличением текущих симптомов во всех областях. Удивительно, но это увеличение симптомов, по-видимому, не было связано с проспективными рецидивами. Наблюдаемая нами диссоциация поднимает возможность того, что механизмы, вызывающие увеличение симптомов после отмены, отличаются от механизмов, вызывающих последующий рецидив, даже если траектории рецидива на медикаментах и без них схожи⁵⁴. Клинически, тот факт, что временное ухудшение симптомов не связано с рецидивом, может помочь клиницистам и пациентам сохранять спокойствие перед лицом раннего ухудшения симптомов.

Сильные и слабые стороны исследования

Исследование имеет свои сильные и слабые стороны. Наиболее заметно, что натуралистическая среда исследования ограничивает нашу способность делать причинно-следственные выводы: фармакологический эффект отмены смешивается с потенциальным психологическим эффектом знания о том, что медикаменты были отменены, и их нельзя разделить. Кроме того, предикторы могут различаться между пациентами с истинным ответом на препарат и пациентами с плацебо-ответом, но наш дизайн исследования не позволяет нам разделить эти две группы. Поскольку мы исключили пациентов с другими психотропными препаратами, наши результаты могут не распространяться на пациентов, получающих лечение другими препаратами параллельно. Однако натуралистический дизайн повышает актуальность для реальной амбулаторной помощи, где эти эффекты сосуществуют. Кроме того, включив пациентов с сопутствующими тревожными расстройствами, мы ориентируемся на наиболее распространенную популяцию, лечащуюся антидепрессантами в первичной медико-санитарной помощи¹⁹.

Еще одной сильной стороной является применение перекрестной проверки для оценки обобщаемости, но небольшой размер выборки является важным ограничением. Небольшой размер выборки также ограничивает возможность идентификации механистически гетерогенных подгрупп и осложняет интерпретацию нулевых результатов. Однако подготовка априорного плана анализа и его тщательное выполнение добавляют дополнительный авторитет нашим результатам. Основываясь на мощности нашего исследования, нулевые результаты исключают большие эффекты. Кроме того, используя данные из той же выборки пациентов, мы смогли показать, что время принятия решения во время задачи физической нагрузки лучше предсказывало рецидив, чем случайность в наборе данных для валидации⁵⁵, и что изменения в функциональной связности в состоянии покоя между правой дорсолатеральной префронтальной корой и теменной корой из-за отмены предсказывали последующий рецидив с использованием LOOCV (Leave-One-Out Cross-Validation, перекрестная проверка методом исключения одного элемента)⁵⁶. Эти результаты показывают, что предикторы рецидива могут быть идентифицированы и валидированы в нашей выборке, и что поведенческие и биомаркеры, по-видимому, несут больший предсказательный вес для рецидива после отмены антидепрессантов. Мы продолжим изучать больше потенциальных предикторов, используя поведенческие данные, данные фМРТ, ЭЭГ и физиологические данные из этой выборки.

Клинические последствия

Результаты настоящего исследования нуждаются в воспроизведении. Тем не менее, они имеют потенциальное клиническое значение и предполагают несколько изменений в ведении ремитированных депрессивных расстройств.

• Во-первых, может существовать роль для продолжения специализированной помощи, особенно во время и после фазы отмены.
• Во-вторых, заметные критерии принятия решений, используемые в настоящее время в клинической практике, такие как продолжительность лечения, количество предыдущих эпизодов и остаточные симптомы, плохо предсказывают рецидив, что предполагает необходимость пересмотра руководств по отмене антидепрессантов.
• В-третьих, как поставщики медицинских услуг, так и пациенты должны быть информированы о том, что отмена может сопровождаться временным повторным появлением депрессивных симптомов, которые не обязательно указывают на неминуемый рецидив.

Заключение

Легко оцениваемые демографические и клинические переменные, по-видимому, имеют ограниченное использование для принятия решений об отмене антидепрессантов. Учитывая важность проблемы, следует оценить более сложные и дорогостоящие меры.

Ссылки

[Ссылки на литературу не включены в этот ответ, поскольку они являются частью исходного текста и не могут быть напрямую переведены или воспроизведены в данном формате.]

Благодарности

Это исследование в основном финансировалось за счет гранта Швейцарского национального научного фонда (320030L_153449/1) QJMH и гранта Немецкого исследовательского фонда (WA 1539/51) HW. Дополнительное финансирование было предоставлено Программой клинических исследований «Молекулярная визуализация» Университета Цюриха и Фондом Рене и Сюзанны Брагински (KES).

Информация об авторах

Авторы

• Изабель М. Бервиан
• Юлия Г. Венцель
• Леони Кюн
• Инга Шнюр
• Эрих Зайфритц
• Клас Э. Стефан
• Хенрик Вальтер
• Квентин Дж. М. Хуйс

Вклад авторов

Q.J.M.H. и H.W. задумали и разработали исследование с критическим вкладом K.E.S. и E.S. I.M.B., J.W., L.K. и I.S. собрали данные под руководством Q.J.M.H. и H.W. K.E.S. был спонсором исследования в Цюрихе. Q.J.M.H., E.S., K.E.S. и H.W. привлекли финансирование для исследования. I.M.B. спланировала и провела анализы и написала рукопись под руководством Q.J.M.H. Все авторы предоставили критические комментарии, прочитали и одобрили рукопись.

Контактное лицо

Корреспонденция с Изабель М. Бервиан.

Декларации об этике

Конфликтующие интересы

Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов.

Дополнительная информация

Дополнительная информация

[Дополнительная информация, такая как Приложение, не включена в этот ответ, так как она является частью исходного текста и не может быть напрямую переведена или воспроизведена в данном формате.]

Права и разрешения

Открытый доступ

Данная статья лицензирована в соответствии с Международной лицензией Creative Commons Attribution 4.0, которая разрешает использование, обмен, адаптацию, распространение и воспроизведение на любом носителе или в любом формате, при условии, что вы должным образом указываете авторство первоначальных авторов и источник, предоставляете ссылку на лицензию Creative Commons и указываете, были ли внесены изменения. Изображения или другие материалы третьих лиц, включенные в статью, включены в лицензию Creative Commons статьи, если иное не указано в примечании об авторских правах к материалу. Если материал не включен в лицензию Creative Commons статьи, и предполагаемое вами использование не разрешено законодательством или выходит за рамки разрешенного использования, вам потребуется получить разрешение непосредственно от владельца авторских прав. Чтобы просмотреть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Перепечатки и разрешения

Цитирование статьи

Berwian, I.M., Wenzel, J.G., Kuehn, L. et al. Low predictive power of clinical features for relapse prediction after antidepressant discontinuation in a naturalistic setting. Sci Rep 12, 11171 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598022138939

Скачать цитирование

[Ссылка на скачивание цитирования не включена в этот ответ.]

Поделиться статьей

Любой, с кем вы поделитесь по следующей ссылке, сможет прочитать этот контент: [ссылка]

Предоставлено инициативой по обмену контентом Springer Nature SharedIt

На эту статью ссылаются

[Список ссылок на эту статью не включен в этот ответ.]