Association between antipsychotic treatment and leptin levels across multiple psychiatric populations: An updated meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Antipsychotics (APs) are associated with metabolic syndrome, with increases in leptin proposed as an underlying mechanism of AP-induced weight gain. Currently available meta-analyses on this topic have limited their populations of interest to those diagnosed with schizophrenia. The purpose of this meta-analysis is to explore the relationship between leptin levels and AP use across multiple psychiatric diagnoses, and also in healthy controls. METHOD: Systematic electronic searches were conducted using PubMed and OVID: Medline. Longitudinal studies were included if showing leptin levels before and after AP use. We included participants with any psychiatric disorders and mentally healthy participants, if exposed to AP use. The differences in leptin levels were evaluated using Hedges' g with a random effects model. RESULTS: Forty-two studies were found (36 schizophrenia, 2 bipolar disorder, 1 anorexia nervosa, and 3 healthy controls), encompassing 66 study arms and 1,156 participants. The meta-analysis showed that regardless of diagnoses, leptin levels increase with AP use (Hedges' g = 0.811, p ≤ .001). CONCLUSION: Leptin increases induced by APs are present across all diagnoses. More comprehensive research is needed to understand the relationship between AP use and leptin levels across multiple diagnoses.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».