Anti‐inflammatory agents in the treatment of bipolar depression: a systematic review and meta‐analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Inflammation has been implicated in the risk, pathophysiology, and progression of mood disorders and, as such, has become a target of interest in the treatment of bipolar disorder (BD). Therefore, the objective of the current qualitative and quantitative review was to determine the overall antidepressant effect of adjunctive anti-inflammatory agents in the treatment of bipolar depression. METHODS: Completed and ongoing clinical trials of anti-inflammatory agents for BD published prior to 15 May 15 2015 were identified through searching the PubMed, Embase, PsychINFO, and Clinicaltrials.gov databases. Data from randomized controlled trials (RCTs) assessing the antidepressant effect of adjunctive mechanistically diverse anti-inflammatory agents were pooled to determine standard mean differences (SMDs) compared with standard therapy alone. RESULTS: Ten RCTs were identified for qualitative review. Eight RCTs (n = 312) assessing adjunctive nonsteroidal anti-inflammatory drugs (n = 53), omega-3 polyunsaturated fatty acids (n = 140), N-acetylcysteine (n = 76), and pioglitazone (n = 44) in the treatment of BD met the inclusion criteria for quantitative analysis. The overall effect size of adjunctive anti-inflammatory agents on depressive symptoms was -0.40 (95% confidence interval -0.14 to -0.65, p = 0.002), indicative of a moderate and statistically significant antidepressant effect. The heterogeneity of the pooled sample was low (I² = 14%, p = 0.32). No manic/hypomanic induction or significant treatment-emergent adverse events were reported. CONCLUSIONS: Overall, a moderate antidepressant effect was observed for adjunctive anti-inflammatory agents compared with conventional therapy alone in the treatment of bipolar depression. The small number of studies, diversity of agents, and small sample sizes limited interpretation of the current analysis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle