Treatment of refractory obsessive–compulsive disorder with nutraceuticals (TRON): a 20-week, open label pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Obsessive–compulsive disorder (OCD) is often challenging to treat and resistant to psychological interventions and prescribed medications. The adjunctive use of nutraceuticals with potential neuromodulatory effects on underpinning pathways such as the glutamatergic and serotonergic systems is one novel approach. Objective To assess the effectiveness and safety of a purpose-formulated combination of nutraceuticals in treating OCD: N -acetyl cysteine, L-theanine, zinc, magnesium, pyridoxal-5′ phosphate, and selenium. Methods A 20-week open label proof-of-concept study was undertaken involving 28 participants with treatment-resistant DSM-5-diagnosed OCD, during 2017 to 2020. The primary outcome measure was the Yale-Brown Obsessive–Compulsive Scale (YBOCS), administered every 4 weeks. Results An intention-to-treat analysis revealed an estimated mean reduction across time (baseline to week-20) on the YBOCS total score of −7.13 (95% confidence interval = −9.24, −5.01), with a mean reduction of −1.21 points per post-baseline visit ( P ≤ .001). At 20-weeks, 23% of the participants were considered “responders” (YBOCS ≥35% reduction and “very much” or “much improved” on the Clinical Global Impression-Improvement scale). Statistically significant improvements were also revealed on all secondary outcomes (eg, mood, anxiety, and quality of life). Notably, treatment response on OCD outcome scales (eg, YBOCS) was greatest in those with lower baseline symptom levels, while response was limited in those with relatively more severe OCD. Conclusions While this pilot study lacks placebo-control, the significant time effect in this treatment-resistant OCD population is encouraging and suggests potential utility especially for those with lower symptom levels. Our findings need to be confirmed or refuted via a follow-up placebo-controlled study.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».