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Enregistrement W4294876995 · doi:10.1038/s41380-022-01757-7

International pooled patient-level meta-analysis of ketamine infusion for depression: In search of clinical moderators

2022· review· en· W4294876995 sur OpenAlexaff
Rebecca B. Price, Nicholas Kissel, Andrew Baumeister, Rebecca Rohac, Mary L. Woody, Elizabeth D. Ballard, Carlos A. Zarate, J.F.W. Deakin, Chadi G. Abdallah, Adriana Feder, Dennis S. Charney, Michael F. Grunebaum, J. John Mann, Sanjay J. Mathew, Bronagh Gallagher, Declan M. McLoughlin, James W. Murrough, Suresh Muthukumaraswamy, Rebecca McMillan, Rachael L. Sumner, George I. Papakostas, Maurizio Fava, Rebecca S. Hock, Jennifer L. Phillips, Pierre Blier, Paulo Shiroma, P. Šóš, Tung‐Ping Su, Mu‐Hong Chen, Mikael Tiger, Johan Lundberg, Samuel T. Wilkinson, Meredith L. Wallace

Notice bibliographique

RevueMolecular Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental Health
Mots-clésKetamineDepression (economics)Hamilton Rating Scale for DepressionMajor depressive disorderTreatment-resistant depressionPlaceboMedicineRating scaleAntidepressantRandomized controlled trialEscitalopramInternal medicineClinical trialPsychiatryPsychologyMood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression is disabling and highly prevalent. Intravenous (IV) ketamine displays rapid-onset antidepressant properties, but little is known regarding which patients are most likely to benefit, limiting personalized prescriptions. We identified randomized controlled trials of IV ketamine that recruited individuals with a relevant psychiatric diagnosis (e.g., unipolar or bipolar depression; post-traumatic stress disorder), included one or more control arms, did not provide any other study-administered treatment in conjunction with ketamine (although clinically prescribed concurrent treatments were allowable), and assessed outcome using either the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale or the Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD-17). Individual patient-level data for at least one outcome was obtained from 17 of 25 eligible trials [pooled n = 809]. Rates of participant-level data availability across 33 moderators that were solicited from these 17 studies ranged from 10.8% to 100% (median = 55.6%). After data harmonization, moderators available in at least 40% of the dataset were tested sequentially, as well as with a data-driven, combined moderator approach. Robust main effects of ketamine on acute [~24-hours; β*(95% CI) = 0.58 (0.44, 0.72); p < 0.0001] and post-acute [~7 days; β*(95% CI) = 0.38 (0.23, 0.54); p < 0.0001] depression severity were observed. Two study-level moderators emerged as significant: ketamine effects (relative to placebo) were larger in studies that required a higher degree of previous treatment resistance to federal regulatory agency-approved antidepressant medications (≥2 failed trials) for study entry; and in studies that used a crossover design. A comprehensive data-driven search for combined moderators identified statistically significant, but modest and clinically uninformative, effects (effect size r ≤ 0.29, a small-medium effect). Ketamine robustly reduces depressive symptoms in a heterogeneous range of patients, with benefit relative to placebo even greater in patients more resistant to prior medications. In this largest effort to date to apply precision medicine approaches to ketamine treatment, no clinical or demographic patient-level features were detected that could be used to guide ketamine treatment decisions.Review Registration: PROSPERO Identifier: CRD42021235630.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,220
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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