Ketamine for the treatment of mental health and substance use disorders: comprehensive systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the past two decades, subanaesthetic doses of ketamine have been demonstrated to have rapid and sustained antidepressant effects, and accumulating research has demonstrated ketamine's therapeutic effects for a range of psychiatric conditions. AIMS: In light of these findings surrounding ketamine's psychotherapeutic potential, we systematically review the extant evidence on ketamine's effects in treating mental health disorders. METHOD: The systematic review protocol was registered in PROSPERO (identifier CRD42019130636). Human studies investigating the therapeutic effects of ketamine in the treatment of mental health disorders were included. Because of the extensive research in depression, bipolar disorder and suicidal ideation, only systematic reviews and meta-analyses were included. We searched Medline and PsycINFO on 21 October 2020. Risk-of-bias analysis was assessed with the Cochrane Risk of Bias tools and A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews (AMSTAR) Checklist. RESULTS: We included 83 published reports in the final review: 33 systematic reviews, 29 randomised controlled trials, two randomised trials without placebo, three non-randomised trials with controls, six open-label trials and ten retrospective reviews. The results were presented via narrative synthesis. CONCLUSIONS: Systematic reviews and meta-analyses provide support for robust, rapid and transient antidepressant and anti-suicidal effects of ketamine. Evidence for other indications is less robust, but suggests similarly positive and short-lived effects. The conclusions should be interpreted with caution because of the high risk of bias of included studies. Optimal dosing, modes of administration and the most effective forms of adjunctive psychotherapeutic support should be examined further.
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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) | 0,005 | 0,001 |
| 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 ».