Dexmedetomidine in the Treatment of Depression: An Up-to-date Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Depressive disorders (DD) are common, and their prevalence is expected to rise over the next decade. Depressive disorders are linked to significant morbidity and mortality. The clinical conundrum of depressive disorders lies in the heterogeneity of their phenomenology and etiology. Further, the currently available antidepressants have several limitations, including a delayed onset of action, limited efficacy, and an unfavorable side effect profile. In this review, Dexmedetomidine (DEX), a highly selective and potent α2-adrenergic receptor (α2-AR) agonist, is proposed as a potentially novel antidepressant with multiple mechanisms of action targeting various depression pathophysiological processes. These mechanisms include modulation of the noradrenergic system, regulation of neuroinflammation and oxidative stress, influence on the Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF) levels, and modulation of neurotransmitter systems, such as glutamate. The review begins with an introduction before moving on to a discussion of DEX's pharmacological features. The pathophysiological and phenomenological targets of DD are also explored, along with the review of the existing preclinical and clinical evidence for DEX's putative anti-depressant effects. Finally, the review ends by presenting the pertinent conclusions and future directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».