I den här rapporten har vi tillämpat en deskriptiv ansats och fokuserat på remissionsfrekvensen och dess stabilitet för en serie deprimerade personer under en period av tre år.
Kumulativa remissionsfrekvenser
Utifrån det perspektivet ser resultatet ganska lovande ut: 67 % av LOCF-urvalet och de flesta patienterna i OC-urvalet (88 %) återhämtade sig vid någon tidpunkt under tre år (kumulativ remissionsfrekvens). Dessa kumulativa andelar ligger i ett jämförbart intervall med andra naturalistiska långtidsuppföljningar. Holma fann 88,5 % efter 5 år, O’Leary 88 % efter 3 år och Ramana 80 % efter 2 år. Även den banbrytande studien av Keller om det naturalistiska femåriga förloppet hos 431 personer med svår depression fann kumulativa återhämtningsfrekvenser (definierade som 8 på varandra följande veckor utan eller med minimala symtom) på 70 % efter 1 år, 81 % inom 2 år, 87 % inom 4 år och 88 % inom 5 år .
Absoluta svars- och remissionsfrekvenser
I motsats till kumulativa frekvenser tenderar de absoluta remissionsfrekvenserna vid en viss uppföljningstid att vara betydligt lägre. När det gäller remissfrekvenserna efter ett, två och tre år visade LOCF-analysen att 55 %, 56 % och 58 % av remitterna i den aktuella studien var remitterade. När det gäller observerade fall efter ett, två och tre år uppfyllde nästan 62 % kompleterare efter ett, (59 %) efter två och (69 %) efter tre år kriterierna för remission (OC).
Det naturalistiska urvalet i Vanda bestod av 163 öppenvårdspatienter (OC-urvalet) och tillämpade DSM-IV-kriterierna under en kontinuerlig period på två månader . Efter fem år var 50 % av de observerade fallen i full remission i denna uppföljningsstudie.
MADRS-remissionsfrekvensen för de observerade fallen (MADRS < 9) i den naturalistiska SLICE-studien på en primärvårdspopulation (n = 1031) efter 1 (70,7 %) och 2 år (75,3 %) var högre än i denna rapport . Det måste dock beaktas att ett urval av primärvårdspatienter i öppenvården vanligtvis omfattar mindre allvarliga och mindre refraktära patienter i jämförelse med en patientpopulation inom tertiärvården som i den aktuella rapporten.
Prospect-studien rapporterade en remissionsfrekvens enligt HAMD-17 på 40 % för de observerade fallen i en interventionsgrupp som fick algoritmbaserade interventioner.1 % efter ett år och 49,7 % efter två år, trots att den genomsnittliga svårighetsgraden av HAMD vid baslinjen (18,1 jämfört med 24) endast låg i ett måttligt intervall .
Därmed är allt som allt frekvenserna i föreliggande rapport i ett liknande intervall som andra naturalistiska data med en tendens mot det övre intervallet, trots dess infrastruktur för tertiär remittering. En viktig begränsning i detta sammanhang är det höga bortfallet på 82 %, vilket leder till ett urval av patienter med gynnsamma resultat (se även begränsningar)
Och även om “verkliga” patienter och patienter som ingår i randomiserade kontrollerade prövningar inte är lätt jämförbara kan en titt på långtidsdata från en nyligen genomförd randomiserad kontrollerad prövning ändå vara informativ. I Co-Med-studien var till exempel remissionsfrekvensen efter 7 månader lägre, 48 % (LOCF). Men här var observationsperioden kortare och remissionskriteriet strängare (patienterna måste vara i ett remitterat tillstånd vid två på varandra följande besök). Ett annat exempel är PREVENT-studien, där remissionsfrekvensen i denna dubbelblinda, randomiserade, kontrollerade långtidsstudie som jämförde fluoxetin med venlafaxin (N = 268) var högre år ett (67-68 %) och (71-77 %) år två (OC) .
Stabilitet i remissionen och sjukdomsförloppet
Stabiliteten i remissionen för LOCF- och OC-analysen illustreras i flödesschemadiagram (se fig. 2 och 3). På grund av det höga bortfallet verkar OC-analysen vara den mest tillförlitliga i det avseendet (se begränsningar).
Det starkt fluktuerande förloppet av major depressiv sjukdom återspeglas av att 52 % av patienterna (OC) uppvisar en fluktuation från remission till icke-remission och vice versa under de tre åren. Detta resultat är i linje med de tidigare publicerade motsvarande återfallsfrekvenser som har bedömts retrospektivt vid varje uppföljning. Av de 458 patienterna upplevde 155 (33,6 %) minst ett allvarligt återfall under den treåriga uppföljningsperioden. Den högsta andelen hittades under den första månaden och det första året (25,3 %) efter utskrivning från slutenvården och minskade till 16,1 % två år därefter .
En finkornigare bild kan erhållas genom att endast titta på övergångsfrekvensen från remission till icke-remission. Dessa siffror varierar mellan 11 % och 25 % och 45 % förlorar sin remission vid någon tidpunkt under de tre åren. Endast 36 % av alla patienter (och 55 % av de patienter som först fick en remission) förblev i remission under hela tiden (OC). I den nyligen genomförda naturalistiska PREDICT-NL-studien följdes 174 öppenvårdspatienter inom primärvården med allvarlig depression (av 1338 patienter) under en treårsperiod. I linje med våra resultat fann författarna en andel på 40 % med ett fluktuerande förlopp och en andel på 43 % som var i remission redan från början. De godartade siffrorna kan återigen förklaras av mildare och mindre komplexa fall i en öppenvårdspopulation inom primärvården. Fortfarande hade dock 17 % av patienterna i PREDICT-NL-studien ett kroniskt förlopp och var kvar i en episod under hela tre år. I den aktuella rapporten var 12 % av alla patienter som skrevs ut från sjukhuset i tre år utan att ha fått någon behandling och hade därmed ett kroniskt förlopp (OC, tabell 3). Denna nivå av kronicitet är också i enlighet med tidigare rapporter. Keller rapporterade att 12 % av patienterna i CDS-studien inte uppnådde återhämtning efter 5 år . På samma sätt rapporterade Jules Angst i sin 21-åriga uppföljning av 406 patienter som initialt lagts in på sjukhus att 13 % av alla patienter utvecklade ett kroniskt förlopp. Spijker fann en något högre andel på 20 % av patienterna med MDD som inte hade återhämtat sig helt efter två år i NEMESIS-studien.
Behandling
Efter tre år fick 70,4 % av de som fullföljde studien minst ett antidepressivt läkemedel. En nyligen genomförd systematisk genomgång med 14 stora observationella naturalistiska/epidemiologiska undersökningar rapporterade följsamhetsnivåer som varierade från 30-97 % (median 67 %) . Den jämförelsevis höga andelen psykoterapi och den höga andelen patienter som fick särskild mentalvård (84 % år 1, 81 % år 2 och 78 % år 3), tillsammans med en större chans att de patienter som följde behandlingen stannade kvar i det fullständiga urvalet, kan ha lett till höga följsamhetssiffror i det fullständiga urvalet. Dessutom bör man komma ihåg att det tyska hälso- och sjukvårdssystemet erbjuder en sjukförsäkring för alla samhällsmedlemmar, vilket gör det möjligt att fritt välja läkare. Därför kan de uppmuntrande följsamhetssiffrorna delvis spåras till den specialiserade psykiska hälsovård som den tyska försäkringspolitiken har främjat.
Begränsningar
Den viktigaste begränsningen gäller det höga bortfallet. Avbrottsfrekvensen i långtidsstudier med liknande tidsperioder varierar från 18 % , till 72 % . Texas Algoritm-projektet visade en liknande bortfallsfrekvens efter ett år på 47 %. Således verkar bortfallet efter tre år i den aktuella studien på ca 82 % av de patienter som kom in i uppföljningen ligga inom ett högt intervall.
En av orsakerna till det höga bortfallet i den aktuella studien kan bland annat ha berott på det sätt på vilket deltagarna under uppföljningen måste kontaktas i enlighet med studieprotokollet. Deltagarna fick endast kontaktas via brev och inte via telefon eller e-post. Under de tre åren har således tjugo utskicksvågor genomförts. Dessutom var inga telefonintervjuer avsedda för de årliga besöken utan personliga intervjuer måste genomföras i stället. Även om dessa intervjuer å ena sidan kan leda till högre datakvalitet kan de å andra sidan leda till högre bortfall. För framtida studier är kontakt via e-post och särskilt telefonsamtal, som har visat sig öka retentionstiden i försök, klart att föredra.
Analysen av bortfallet visade att patienter som stannade upp till tre år i uppföljningen uppvisade variabler som är förknippade med bättre resultat på lång sikt (kvinnligt kön, mindre komokrida personlighetsstörningar, bodde oftare tillsammans med sin partner, skrevs inte så ofta ut mot läkares inrådan, längre behandlingstid i slutenvården, lägre baslinjepoäng för Hamilton, (tabell 1)).
Dessa variabler är i stort sett i linje med de variabler som är förknippade med lägre bortfall i STAR*D-studien och Texas-algoritmprojektet . Patienterna i det bortfallande urvalet uppvisade signifikant lägre remissionsfrekvens i steg ett och två av STAR*D . Således är utfallet av OC-urvalet i den aktuella rapporten om något optimistiskt och det verkar troligt att vi har överskattat det positiva utfallet.
Det är ändå så att detta urval av treåriga långtidsdata om initialt inlagda, naturalistiskt behandlade och utförligt omvärderade patienter med svår depression fortfarande är en av de största europeiska uppföljningarna.
Då det fanns breda inklusionskriterier och endast ett fåtal uteslutningskriterier, inkluderades patienter som skulle ha uteslutits i de flesta randomiserade kontrollerade prövningar, i vår studie. Detta är en begränsning och en styrka på samma gång. Resultaten av denna studie skulle kunna vara mer generaliserbara till rutinmässig klinisk praxis och utöva hög extern validitet för vuxna slutenvårdspatienter med major depressiv sjukdom. Å andra sidan minskas den interna validiteten på grund av avsaknaden av en kontrollgrupp. Därför är slutsatserna om behandlingseffekter mycket begränsade. Dessutom kan dessa resultat kanske inte lätt generaliseras till öppenvårdspopulationer eller äldre patienter .
Vi fokuserade också strikt på remission vid vissa tidpunkter utan att tillämpa några tröskelvärden för varaktighet. Flera författare föreslog att en patient åtminstone bör förbli i remission i minst 8 på varandra följande veckor innan han eller hon kan betraktas som återställd . Eftersom det inte genomfördes någon kursintervju kan vi dessutom inte utesluta att en patient som är i remission vid alla tre besöken kan ha upplevt episoder eller mer sjukdomsaktivitet mellan besöken. Därför är våra remissfrekvenser, om något, optimistiska. Moderna resultatmått som ekologiska momentana bedömningstekniker (EMA) skulle kunna utgöra lovande verktyg som kan komplettera sådana traditionella resultatmått.
Så sammanfattningsvis är resultaten av det treåriga urvalet av fullgångna patienter, även om de är positivt vinklade, ganska nedslående med 12 % som visar ett kroniskt förlopp, 52 % som visar ett starkt fluktuerande förlopp och endast 36 % procent som visar en stabil remission, och kräver framtida strategier som förbättrar det långsiktiga resultatet.
En kommentar om saknade data i långtidsförsök – Last observation carried forward (LOCF) och observerade fall (OC)
Valida analyser av longitudinella data är komplexa och svåra, särskilt om data saknas av skäl som är relaterade till utfallet. Vi använde två traditionella metoder för att lösa detta problem: 1) LOCF-metoden som imputerar data genom att föra den sista observationen framåt och 2) analysen av kompletta eller observerade fall genom att endast inkludera de patienter som hade en observation vid varje besök och vid slutpunkten. Det hävdas ofta att förskjutningen i LOCF-metoden leder till en “konservativ” (under-) uppskattning av behandlingseffekterna. Å andra sidan antas analysen av fullständiga fall eller analysen av observerade fall leda till en överskattning av behandlingseffekterna. Därför kan ett kombinerat tillvägagångssätt hjälpa till att få en realistisk uppfattning om utfallsfrekvenserna.
I den aktuella studien uppskattade LOCF verkligen den absoluta remissionen vid de fördefinierade tidpunkterna på ett mer konservativt sätt, men överskattade stabiliteten över det långsiktiga förloppet på grund av den höga andelen patienter som gick förlorade vid uppföljningen. Till exempel var antalet stabila remitterare högre i LOCF-analysen än med OC-metoden (43 %, LOCF jämfört med 36 % OC). Däremot visade analysen av observerade fall mindre konservativa absoluta resultat (t.ex. högre remissionsfrekvens efter 1, 2 och 3 år) men ger en mer realistisk bild av utvecklingen på lång sikt.
Under de senaste åren har moderna imputeringsmetoder, t.ex. blandade modeller för upprepade mätningar, blivit allt vanligare och rekommenderas ofta som en bättre metod. Å andra sidan har det betonats att de inte är botemedlet för alla problem som är förknippade med saknade uppgifter .