More precision in depression care

Meer precisie bij depressiebehandelingen

Dit proefschrift van Fang Li onderzoekt strategieën om depressiebehandeling te optimaliseren door real-world data te analyseren en patiënten te koppelen aan de meest effectieve interventies. Het onderzoek, bestaande uit gezondheidseconomische evaluaties en machine learning analyses, toont aan dat behandeluitkomsten significant afhangen van factoren zoals duur en intensiteit, waarbij niet-lineaire relaties suggereren dat optimale niveaus verschillen per patiëntsubgroep.

De bevindingen laten zien dat algoritme-gestuurde behandelprogramma's, hoewel potentieel gunstig voor langetermijnresultaten, mogelijk niet kosteneffectiever zijn dan vooraf vastgestelde behandelprogramma's op korte termijn. Vroege symptoomveranderingen, vooral in stemming en angst binnen vijf weken behandeling, blijken sterke voorspellers van algemeen behandelsucces. Het onderzoek introduceert geavanceerde wiskundige modellen (POMDP en MDP) die veelbelovend zijn in het vroeg identificeren van non-responders en het optimaliseren van behandelbeslissingen.

De conclusie is dat hoewel behandeling voorbij de optimale duur mogelijk geen extra voordelen biedt, het personaliseren van behandelingen op basis van individuele patiëntkenmerken de uitkomsten kan verbeteren en zorgt voor efficiënter gebruik van zorggeld.