Systematic review of probiotics as an adjuvant treatment for psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Many psychiatric illnesses have been linked to the gut microbiome, with supplements such as probiotics showing some efficacy in alleviating the symptoms of some psychiatric illnesses. The aim of this review is to evaluate the current literature investigating the effects of adjuvant probiotic or synbiotic administration in combination with first-line treatments for psychiatric illnesses. Method A systematic search of four databases was conducted using key terms related to treatments for psychiatric illnesses, the gut microbiome, and probiotics. All results were then evaluated based on specific eligibility criteria. Results Eight studies met eligibility criteria and were analyzed for reported changes in outcome measures used to assess the symptoms of psychiatric illness and the tolerability of treatment. All Major Depressive Disorder (MDD) ( n = 5) and Generalized Anxiety Disorder (GAD) ( n = 1) studies found adjuvant probiotic or synbiotic treatment to be more efficacious in improving the symptoms of psychiatric illness than the first-line treatment alone or with placebo. The schizophrenia studies ( n = 2) found adjuvant probiotic treatment to have no significant difference in clinical outcomes, but it was found to improve the tolerability of first-line antipsychotics. Discussion and conclusion The findings of the studies included in this review suggest the use of adjuvant probiotic treatment with selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) for MDD and GAD to be superior to SSRI treatment alone. Probiotic adjuvant treatment with antipsychotics could be beneficial for improving the tolerability of the antipsychotics, but these findings do not suggest that adjuvant probiotic treatment would result in improved clinical outcomes for symptoms of schizophrenia.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».