The interactive effects of ketamine and magnesium upon depressive-like pathology
Notice bibliographique
Résumé
Approximately one-third of patients with major depressive disorders (MDDs) are resistant to current treatment methods, and the majority of cases relapse at some point during therapy. This has resulted in novel treatments being adopted, including subanesthetic doses of ketamine, which affects aberrant neuroplastic circuits, glutamatergic signaling, and the production of brain-derived neurotrophic factor. Ketamine rapidly relieves depressive symptoms in treatment-resistant major depressive disorder patients with effects that last for up to 2 weeks even after a single administration. However, it is also a drug with an abusive potential and can have marked side effects. Hence, this study aimed at enhancing the antidepressant-like effects of ketamine (allowing for lower dosing regimens) by coadministering magnesium hydroaspartate (Mg(2+) normally affects the same receptors as ketamine) and also assessed whether an Mg(2+)-deficient diet would modify the impact of ketamine. It was found that a single 15 mg/kg dose of ketamine did indeed induce rapid antidepressant-like effects in the forced swim test but did not affect brain levels of the brain-derived neurotrophic factor. Contrary to our hypothesis, magnesium administration or deficiency did not influence the impact of ketamine on these outcomes. Thus, these data do not support the use of magnesium as an adjunct agent and instead suggest that further research involving other antidepressant and animal models is required to confirm the present findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».