Targeting Metabolic Dysfunction for the Treatment of Mood Disorders: Review of the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) and bipolar disorder (BD) are often chronic with many patients not responding to available treatments. As these mood disorders are frequently associated with metabolic dysfunction, there has been increased interest in novel treatments that would target metabolic pathways. The objectives of this scoping review were to synthesize evidence on the impact on mood symptoms of lipid lowering agents and anti-diabetics drugs, while also reviewing current knowledge on the association between mood disorders and dyslipidemia or hyperglycemia. We propose that metabolic dysfunction is prevalent in both MDD and BD and it may contribute to the development of these disorders through a variety of pathophysiological processes including inflammation, brain structural changes, hormonal alterations, neurotransmitter disruptions, alteration on brain cholesterol, central insulin resistance, and changes in gut microbiota. Current evidence is conflicting on the use of statins, polyunsaturated fatty acids, thiazolidinediones, glucagon-like peptide agonists, metformin, or insulin for the treatment of MDD and BD. Given the paucity of high-quality randomized controlled trials, additional studies are needed before any of these medications can be repurposed in routine clinical practice. Future trials need to enrich patient recruitment, include evaluations of mechanism of action, and explore differential effects on specific symptom domains such as anhedonia, suicidality, and cognition.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».