Changes in insulin resistance following antidepressant treatment mediate response in major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Insulin resistance (IR) is a potential predictor of antidepressant treatment response. AIMS: We assess changes in IR after antidepressant treatment and whether these changes have any effect on treatment response. Also, to see whether changes in IR mediates relationship between C-reactive protein (CRP) and antidepressant efficacy. METHODS: This is a secondary analysis of an 8-week, open-label clinical trial with 95 adults experiencing a major depressive episode. Response to vortioxetine was measured using the Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS). Generalized estimating equation models were utilized for this intent-to-treat analysis. RESULTS: When adjusted for age, sex, and body mass index, there was a significant increase in IR following treatment in the overall sample (p = 0.035). This finding was detected in treatment non-responders (p = 0.019), whereas it was not observed in responders (p = 0.329). Mediation analysis revealed that change in IR during treatment was responsible for change in MADRS as well as the relationship between baseline CRP and treatment response. CONCLUSIONS: Exacerbation of IR during antidepressant treatment mediated non-response. Conversely in treatment responders IR reduced. Like previous studies, baseline CRP moderated treatment response. This relationship was also mediated by changes in IR. These findings further elucidate the role of IR in terms of antidepressant response as well as potentially explain inflammation's relationship with the latter.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».