Does body mass index predict response to intravenous ketamine treatment in adults with major depressive and bipolar disorder? Results from the Canadian Rapid Treatment Center of Excellence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher body mass index (BMI) has been found to predict greater antidepressant response to intravenous (IV) ketamine treatment. We evaluated the association between BMI and response to repeat-dose IV ketamine in patients with treatment-resistant depression (TRD). METHODS: Adults (N = 230) with TRD received four infusions of IV ketamine at a community-based clinic. Changes in symptoms of depression (ie, Quick Inventory for Depressive Symptomatology-Self-Report 16; QIDS-SR16), suicidal ideation (SI; ie, QIDS-SR16 SI item), anxiety (ie, Generalized Anxiety Disorder-7 Scale), anhedonic severity (ie, Snaith-Hamilton Pleasure Scale), and functioning (ie, Sheehan Disability Scale) following infusions were evaluated. Participants were stratified by BMI as normal (18.0-24.9 kg/m2; n = 72), overweight (25-29.9 kg/m2; n = 76), obese I (30-34.9 kg/m2; n = 47), or obese II (≥35.0 kg/m2; n = 35). RESULTS: Similar antidepressant effects with repeat-dose ketamine were reported between BMI groups (P = .261). In addition, categorical partial response (P = .149), response (P = .526), and remission (P = .232) rates were similar between the four BMI groups. CONCLUSIONS: The findings are limited by the observational, open-label design of this retrospective analysis. Pretreatment BMI did not predict response to IV ketamine, which was effective regardless of BMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».