Antidepressant treatment in inflammatory bowel disease: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Around 25% of patients with inflammatory bowel disease (IBD) have depressive symptoms, yet antidepressants have been poorly studied in IBD. We systematically searched IBD studies testing antidepressants in four databases. Outcomes were depressive symptoms, anxiety, IBD disease activity, quality of life (QoL) and adverse events. For randomized controlled trials (RCTs), we performed random-effects meta-analysis of the standardized mean difference (SMD) in posttreatment scores between antidepressant and placebo groups. Risk of bias was assessed using the Cochrane Common Mental Disorders Depression Anxiety and Neurosis Group tool (clinical trials) and Newcastle-Ottawa scale (cohort studies). We included 11 studies ( n = 327): three placebo-controlled RCTs, two nonrandomized trials, and six other study types. In the pooled analysis, antidepressants improved depressive symptoms [SMD = -0.71 (95% confidence interval (CI) -1.32 to -0.10), P = 0.02, I2 = 51%] and QoL [SMD = 0.88 (95% CI 0.30-1.45), P = 0.003, I2 = 44%] more than placebo. Serotonin and noradrenaline reuptake inhibitors (SNRIs) alone improved depressive symptoms [SMD = -0.95 (95% CI -1.45 to -0.45, P < 0.001, I2 = 11%], anxiety [SMD = -0.92 (95% CI 1.72 to -0.13), P = 0.023, I2 = 65%] and QoL [SMD = 1.14 (95% CI 0.66-1.62), P < 0.001, I2 = 0%]. The three RCTs were of good quality. In conclusion, based on three small but good-quality studies, antidepressants improve depressive symptoms and QoL compared to placebo in IBD. SNRI antidepressants may also improve anxiety. A fully powered study of antidepressants in IBD is needed.
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 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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».