Pre-treatment Pain Symptoms Influence Antidepressant Response to Ketamine in Depressive Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Pain strongly coexists with depression. Ketamine has great analgesic and antidepressant effects, acting as a promising role in treating depression with pain. Few studies have evaluated impact of pain symptoms on antidepressant effect of ketamine infusions. Thus, present study investigated whether pain symptoms in individuals with depression moderate response to ketamine. Methods One hundred and four individuals with major depressive disorder and bipolar depression received six intravenous infusions of ketamine. The Montgomery–Åsberg Depression Rating Scale (MADRS) was administered at baseline, the next morning after each infusion and 2 weeks (Day 26) after the last infusion. Pain symptoms were collected at baseline using the short-form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). Results The prevalence of pain in patients with depression was 48.8%. Mix model analyses showed that pre-treatment pain symptoms assessed by each domain of SF-MPQ significantly moderated antidepressant response to six infusions of ketamine from baseline to day 26 (all p < 0.05). Then follow-up simple slopes analyses suggested that all patients across groups showed a significant symptomatic improvement after ketamine infusions (all p < 0.05), and patients with severe pain (across all domains of SF-MPQ) had greater improvement in depressive symptoms than those with mild pain or non-pain (all p < 0.05). Conclusion A significant and rapid improvement in depressive symptoms was observed in patients with depression and pain after ketamine treatment. Ketamine may be a novel and promising antidepressant preferentially for the therapy of depression with severe pain.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».