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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

EV0788

采用利益相关方加权复合结局指标重新解读抑郁症研究中的治疗获益

RE-INTERPRETING TREATMENT BENEFIT IN DEPRESSION TRIALS USING STAKEHOLDER-WEIGHTED COMPOSITE OUTCOMES

采用利益相关方加权复合结局指标时，认知行为治疗在两项抑郁症研究中均显示出显著优势（CLASSIC：d = -0.30，p = 0.005；COBALT：d = -0.63，p < 0.001）。

本研究旨在评估抑郁症研究中的治疗获益，不仅依据症状指标，还采用能够反映利益相关方在多个领域优先关注事项的复合结局指标。研究使用了抑郁症认知行为治疗（cognitive behaviour therapy，CBT）研究 CLASSIC 和 COBALT 的数据，在多准则决策建模（multi-criteria decision modelling，MCDM）框架下，根据先前一项分数分配任务所得的权重构建复合指标，并通过线性回归模型对这些复合指标分别及合并进行分析。229 名服务使用者和临床医师评估了各领域的重要性，具有亲身经历的专家全程参与了研究。CLASSIC 的权重分别为：抑郁 29%、生活质量 27%、焦虑 24%、自尊 20%；COBALT 的权重分别为：抑郁 26%、心理功能 25%、焦虑 21%、惊恐 15%、躯体功能 13%。两项研究在采用复合指标时，CBT 均表现出显著更好的效果：CLASSIC 的效应量（effect size）d = -0.30，p = 0.005；COBALT 的 d = -0.63，p < 0.001。采用针对不同利益相关方群体构建的复合指标时，观察到的组间异质性较小。作者指出，在研究结束后（post-hoc）获取利益相关方的价值偏好并据此构建复合指标是可行的；这种方法并不取代主要结局指标，而是对其加以补充，且未改变对 CBT 有效性的解读。MCDM 不能替代研究过程中的患者和公众参与，且加权仅适用于原始研究中包含的结局指标。

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