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Enregistrement W4306803127 · doi:10.1001/jamapsychiatry.2022.3352

Efficacy and Safety of Ketamine vs Electroconvulsive Therapy Among Patients With Major Depressive Episode

2022· review· en· W4306803127 sur OpenAlexaff
Taeho Greg Rhee, Sung Ryul Shim, Brent P. Forester, Andrew A. Nierenberg, Roger S. McIntyre, George I. Papakostas, John H. Krystal, Gerard Sanacora, Samuel T. Wilkinson

Notice bibliographique

RevueJAMA Psychiatry · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Aging
Mots-clésElectroconvulsive therapyMEDLINECochrane LibraryMedicineData extractionMajor depressive disorderDepression (economics)Meta-analysisAdverse effectSystematic reviewClinical trialPsychiatryKetamineChecklistInternal medicineCognitionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Whether ketamine is as effective as electroconvulsive therapy (ECT) among patients with major depressive episode remains unknown. Objective: To systematically review and meta-analyze data about clinical efficacy and safety for ketamine and ECT in patients with major depressive episode. Data Sources: PubMed, MEDLINE, Cochrane Library, and Embase were systematically searched using Medical Subject Headings (MeSH) terms and text keywords from database inception through April 19, 2022, with no language limits. Two authors also manually and independently searched all relevant studies in US and European clinical trial registries and Google Scholar. Study Selection: Included were studies that involved (1) a diagnosis of depression using standardized diagnostic criteria, (2) intervention/comparator groups consisting of ECT and ketamine, and (3) depressive symptoms as an efficacy outcome using standardized measures. Data Extraction and Synthesis: Data extraction was completed independently by 2 extractors and cross-checked for errors. Hedges g standardized mean differences (SMDs) were used for improvement in depressive symptoms. SMDs with corresponding 95% CIs were estimated using fixed- or random-effects models. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) reporting guideline was followed. Main Outcomes and Measures: Efficacy outcomes included depression severity, cognition, and memory performance. Safety outcomes included serious adverse events (eg, suicide attempts and deaths) and other adverse events. Results: Six clinical trials comprising 340 patients (n = 162 for ECT and n = 178 for ketamine) were included in the review. Six of 6 studies enrolled patients who were eligible to receive ECT, 6 studies were conducted in inpatient settings, and 5 studies were randomized clinical trials. The overall pooled SMD for depression symptoms for ECT when compared with ketamine was -0.69 (95% CI, -0.89 to -0.48; Cochran Q, P = .15; I2 = 39%), suggesting an efficacy advantage for ECT compared with ketamine for depression severity. Significant differences were not observed between groups for studies that assessed cognition/memory or serious adverse events. Both ketamine and ECT had unique adverse effect profiles (ie, ketamine: lower risks for headache and muscle pain; ECT: lower risks for blurred vision, vertigo, diplopia/nystagmus, and transient dissociative/depersonalization symptoms). Limitations included low to moderate methodological quality and underpowered study designs. Conclusions and Relevance: Findings from this systematic review and meta-analysis suggest that ECT may be superior to ketamine for improving depression severity in the acute phase, but treatment options should be individualized and patient-centered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,015
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations138
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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