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Enregistrement W3004490412 · doi:10.1093/ijnp/pyaa008

Induced Ketosis as a Treatment for Neuroprogressive Disorders: Food for Thought?

2020· review· en· W3004490412 sur OpenAlexaff
Gerwyn Morris, Basant K. Puri, André F. Carvalho, Michaël Maes, Michael Berk, Anu Ruusunen, Lisa Olive

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésKetosisMedicinePsychologyNeuroscienceEndocrinologyDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Induced ketosis (or ketone body ingestion) can ameliorate several changes associated with neuroprogressive disorders, including schizophrenia, bipolar disorder, and major depressive disorder. Thus, the effects of glucose hypometabolism can be bypassed through the entry of beta-hydroxybutyrate, providing an alternative source of energy to glucose. The weight of evidence suggests that induced ketosis reduces levels of oxidative stress, mitochondrial dysfunction, and inflammation-core features of the above disorders. There are also data to suggest that induced ketosis may be able to target other molecules and signaling pathways whose levels and/or activity are also known to be abnormal in at least some patients suffering from these illnesses such as peroxisome proliferator-activated receptors, increased activity of the Kelch-like ECH-associated protein/nuclear factor erythroid 2-related factor 2, Sirtuin-1 nuclear factor-κB p65, and nicotinamide adenine dinucleotide (NAD). This review explains the mechanisms by which induced ketosis might reduce mitochondrial dysfunction, inflammation, and oxidative stress in neuropsychiatric disorders and ameliorate abnormal levels of molecules and signaling pathways that also appear to contribute to the pathophysiology of these illnesses. This review also examines safety data relating to induced ketosis over the long term and discusses the design of future studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,342 · 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.

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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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