Botulinum Toxin Injections for Psychiatric Disorders: A Systematic Review of the Clinical Trial Landscape
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Botulinum toxin type A (BONT-A) has shown promise in improving the mood-related symptoms of psychiatric disorders by targeting muscles linked to the expression of negative emotions. We conducted a systematic review of past and ongoing efficacy trials of BONT-A therapy for psychiatric disorders to identify relevant trends in the field and discuss the refinement of therapeutic techniques. A comprehensive search for published clinical trials using BONT-A injections for psychiatric disorders was performed on 4 May 2023 through OVID databases (MEDLINE, Embase, APA PsycINFO). Unpublished clinical trials were searched through the ClinicalTrials.gov and International Clinical Trial Registry Platform public registries. The risk of bias was assessed using the JBI Critical Appraisal tools for use in systematic reviews. We identified 21 studies (17 published, 4 unpublished clinical trials) involving 471 patients. The studies focused on evaluating the efficacy of BONT-A for major depressive, borderline personality, social anxiety, and bipolar disorders. BONT-A was most commonly injected into the glabellar area, with an average dose ranging between 37.75 U and 44.5 U in published studies and between 32.7 U and 41.3 U in unpublished trials. The results indicated significant symptom reductions across all the studied psychiatric conditions, with mild adverse effects. Thus, BONT-A appears to be safe and well-tolerated for psychiatric disorders of negative affectivity. However, despite the clinical focus, there was a noted shortage of biomarker-related assessments. Future studies should focus on pursuing mechanistic explorations of BONT-A effects at the neurobiological level.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle