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Enregistrement W2804175295 · doi:10.7759/cureus.2652

A Review of the Mechanism of Antagonism of N-methyl-D-aspartate Receptor by Ketamine in Treatment-resistant Depression

2018· review· en· W2804175295 sur OpenAlexaff
Yasar Sattar, John A. Wilson, Ali Khan, Mahwish Adnan, Daniel Azzopardi Larios, Shristi Shrestha, Quazi Abidur Rahman, Zeeshan Mansuri, Ali Hassan, Nirav Patel, Nargis Tariq, Sharaad Latchana, Stefany C Lopez Pantoja, Sadiasept Vargas, Naveed A Shaikh, Daaman Mittal, Fatima Rumesa

Notice bibliographique

RevueCureus · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNMDA receptorSynaptogenesisKetamineLong-term potentiationGlutamate receptorNeurotrophic factorsNeuroscienceAntidepressantDepression (economics)NorepinephrineBrain-derived neurotrophic factorMechanism (biology)Treatment-resistant depressionDopaminePsychologyPharmacologyHippocampusReceptorMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biochemical processes involved in depression go beyond serotonin, norepinephrine, and dopamine. The N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor has a major role in the neurophysiology of depression. Ketamine, one of the prototypical NMDA antagonists, works rapidly in controlling depressive symptoms, including acutely suicidal behavior, by just a single injection. Ketamine may rapidly increase the glutamate levels and lead to structural neuronal changes. Increased neuronal dendritic growth may contribute to synaptogenesis and an increase in brain-derived neurotrophic factor (BDNF). Activation of the mechanistic target of rapamycin (mTOR), as well as increased levels of BDNF, may increase long-term potentiation and result in an improvement in the symptoms of depression. The mechanisms of ketamine's proposed effect as an off-label treatment for resistant depression are outlined in this paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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