A systematic review of the print media representation of ketamine treatments for psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background Public and patient expectations of treatment influence health behaviours and decision-making. Aims We aimed to understand how the media has portrayed the therapeutic use of ketamine in psychiatry. Method We systematically searched electronic databases for print and online news articles about ketamine for psychiatric disorders. The top ten UK, USA, Canadian and Australian newspapers by circulation and any trade and consumer magazines indexed in the databases were searched from 2015 to 2020. Article content was quantitatively coded with a framework encompassing treatment indication, descriptions of prior use, references to research, benefits and harms, treatment access and process, patient and professional testimony, tone and factual basis. Results We found 119 articles, peaking in March 2019 when the United States Food and Drug Administration approved esketamine. Ketamine treatment was portrayed in an extremely positive light ( n = 82, 68.9%), with significant contributions of positive testimony from key opinion leaders (e.g. clinicians). Positive research results and ketamine's rapid antidepressant effect ( n = 87, 73.1%) were frequently emphasised, with little reference to longer-term safety and efficacy. Side-effects were frequently reported ( n = 96, 80.7%), predominantly ketamine's acute psychotomimetic effects and the potential for addiction and misuse, and rarely cardiovascular and bladder effects. Not infrequently, key opinion leaders were quoted as being overly optimistic compared with the existing evidence base. Conclusions Information pertinent to patient help-seeking and treatment expectations is being communicated through the media and supported by key opinion leaders, although some quotes go well beyond the evidence base. Clinicians should be aware of this and may need to address their patients’ beliefs directly.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».