A review of ketamine’s role in ECT and non-ECT settings
Notice bibliographique
Résumé
Up to 20% of depressed patients demonstrate treatment resistance to one or more adequate antidepressant trials, resulting in a disproportionately high burden of illness. Ketamine is a non-barbiturate, rapid-acting general anesthetic that has been increasingly studied in treatment resistant depression (TRD), typically at sub-anesthetic doses (0.5 mg/kg over 40 min by intravenous infusion). More recent data suggest that ketamine may improve response rates to electroconvulsive therapy (ECT) when used as an adjunct, but also as a sole agent. In the ECT setting, a dose of 0.8 mg/kg or greater of ketamine demonstrates improved reduction in depressive symptoms than lower doses; however, inconsistency and significant heterogeneity among studies exists. Clinical predictors of responses to ketamine have been suggested in terms of non-ECT settings. Ketamine does increase seizure duration in ECT, which is attenuated when concomitant barbiturate anesthetics are used. However, most studies are small, with considerable heterogeneity of the sample population and variance in dosing strategies of ketamine, ECT, and concomitant medications, and lack a placebo control, which limits interpretation. Psychotomimetic and cardiovascular adverse effects are reported with ketamine. Cardiovascular adverse effects are particularly relevant when ketamine is used in an ECT setting. Adverse effects may be mitigated with concurrent propofol; however, this adds complexity and cost compared to standard anesthesia. Long-term adverse effects are still unknown, but relevant, given recent class concerns for anesthetic and sedative agents.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».