Dry mouth effects from drugs used for depression, anxiety, schizophrenia and bipolar mood disorder in adults: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor oral health is increasingly recognised as an important comorbidity in people with psychiatric illness. One risk factor is psychotropic-induced dry mouth. AIMS: To perform a systematic review of the severity of dry mouth due to psychotropic drugs in adults (CRD42021239725). Study quality was assessed using the Cochrane risk of bias tool. METHOD: We searched the following databases: PubMed, EMBASE, PsycINFO, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL and Web of Science. We included randomised controlled trials (RCTs) measuring the severity of drug-induced hyposalivation and xerostomia. RESULTS: Eighteen RCTs with 605 participants were included. Severity of drug-induced dry mouth was compared among eight drug classes and/or against placebo. All studies were published 20 to 40 years ago and included tricyclic antidepressants (TCAs), serotonin specific reuptake inhibitors (SSRIs) and other drug classes. Meta-analysis was not feasible owing to design heterogeneity. TCAs caused more severe dry mouth, both objectively and subjectively, than placebo or other drug classes. SSRIs were generally associated with less severe symptoms. However, there was no information on antipsychotics or more recently available antidepressants, and there was minimal information on mood stabilisers. Most studies were on healthy subjects, limiting the generalisability of findings. Only one study measured both objective and subjective dry mouth, which have different clinical implications. CONCLUSIONS: Psychotropic-induced dry mouth is a poorly researched area, and well-designed RCTs of newer psychotropic drugs using standardised objective and subjective measures are indicated. Given the ongoing use of TCAs for treatment-resistant depression, prescribers need to remain vigilant for xerostomia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,000 | 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 ».