IV low dose ketamine infusions for treatment resistant depression: Results from a five-year study at a free public clinic in an academic hospital
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with major depressive disorder and treatment resistant depression (MDD-TRD) have limited and sometimes poorly tolerated therapeutic options. Low dose ketamine has presented promising and potent antidepressant effects in this population. To support the existent literature, we conducted a longitudinal study examining five years of real-world clinical data on the use of IV low-dose ketamine alongside standard care for MDD-TRD outpatients. For this study we collected demographic information, clinical scale scores, side effects and dropout data. The data was analyzed using descriptive statistics, effect size using Cohen's D analysis, and multivariate ANOVA (MANOVA) to determine the impact of sociodemographic variables. 71 outpatients (50.28 years old, SD: 14.26; female 74.65%) were included in the analysis. The results showed a significant reduction in depressive symptoms and suicide ideation (SI) by treatment endpoint. 54.93% of patients responded to the treatment, 78.26% experienced transient and mild side effects, and 11.27% of dropped out of the treatment. Multivariate analysis showed that the demographic variables did not impact treatment effect or tolerability. The results of this study suggest that IV low dose ketamine treatment is effective, fast-acting, and well tolerated for the management of depressive symptoms and SI in patients with MDD-TRD in naturalistic clinical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».