Obesity and Its Potential Effects on Antidepressant Treatment Outcomes in Patients with Depressive Disorders: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence regarding clinical, neurobiological, genetic, and environmental factors suggests a bidirectional link between obesity and depressive disorders. Although a few studies have investigated the link between obesity/excess body weight and the response to antidepressants in depressive disorders, the effect of weight on treatment response remains poorly understood. In this review, we summarized recent data regarding the relationship between the response to antidepressants and obesity/excess body weight in clinical studies of patients with depressive disorders. Although several studies indicated an association between obesity/excess body weight and poor antidepressant responses, it is difficult to draw definitive conclusions due to the variability of subject composition and methodological differences among studies. Especially, differences in sex, age and menopausal status, depressive symptom subtypes, and antidepressants administered may have caused inconsistencies in the results among studies. The relationship between obesity/excess body weight and antidepressant responses should be investigated further in high-powered studies addressing the differential effects on subject characteristics and treatment. Moreover, future research should focus on the roles of mediating factors, such as inflammatory markers and neurocognitive performance, which may alter the antidepressant treatment outcome in patients with comorbid obesity and depressive disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».