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Enregistrement W2902188457 · doi:10.3389/fpsyt.2018.00621

Increased Risk of Metabolic Syndrome in Antidepressants Users: A Mini Review

2018· review· en· W2902188457 sur OpenAlexaboutno aff
Carla Gramaglia, Eleonora Gambaro, Giuseppe Bartolomei, P. Della Camera, Maira Chiarelli-Serra, Luca Lorenzini, Patrizia Zeppegno

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetabolic syndromeAntipsychoticPsychiatryAntidepressantMedical prescriptionMEDLINESchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicineObesityAnxietyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mounting evidence has shown that the risk of metabolic syndrome (MetS) is substantially overlapping in the diagnostic subgroups of psychiatric disorders. While it is widely acknowledged that patients receiving antipsychotic medications are at higher risk of MetS than antipsychotic-naive ones, the association between antidepressants and MetS is still debated. The goal of our mini review was to analyse the relationship among depressive symptoms, antidepressant use and the occurrence of MetS. Adhering to PRISMA guidelines, we searched MEDLINE, reference lists and journals, using the following search string: ((("Mental Disorders"[Mesh]) AND "Metabolic Syndrome"[Mesh]) AND "Antidepressive Agents"[Mesh]), and retrieved 36 records. Two reviewers independently assessed records and the mini review eventually included the data extracted from 8 studies. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of the selected studies. Overall, the results of the mini review seem to support the association among depressive symptoms, antidepressants therapy and MetS. Except for H1-R high-affinity ones, the relationship between antidepressants and MetS still needs to be clarified. Considering the widespread prescription of antidepressants, both on behalf of psychiatrists and primary care physicians, further research on this topic is recommended.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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