Effects of ketamine on metabolic parameters in depressive disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons with Major Depressive Disorder (MDD), notably treatment-resistant depression (TRD), are differentially affected by type 2 diabetes mellitus and associated morbidity. Ketamine is highly efficacious in the treatment of adults living with MDD, notably TRD. Herein, we sought to determine the effect of ketamine on metabolic parameters in animal stress paradigms and human studies. METHODS: We performed a comprehensive search on PubMed, OVID, and Scopus databases for primary research articles from inception to May 5, 2024. Study screening and data extraction were performed by two reviewers (S.W. and G.H.L.). Both preclinical and clinical studies were included in this review. RESULTS: Results from the preclinical studies indicate that in experimental diabetic conditions, ketamine does not disrupt glucose-insulin homeostasis. Within adults with MDD, ketamine is associated with GLUT3 transporter upregulation and differentially affects metabolomic signatures. In adults with TRD, ketamine induces increased brain glucose uptake in the prefrontal cortex. Available evidence suggests that ketamine does not adversely affect metabolic parameters. LIMITATIONS: There are a paucity of clinical studies evaluating the effects of ketamine on glucose-insulin homeostasis in adults with MDD. CONCLUSIONS: Our results indicate that ketamine is not associated with significant and/or persistent disruptions in metabolic parameters. Available evidence indicates that ketamine does not adversely affect glucose-insulin homeostasis. These results underscore ketamine's efficacy and safety as an antidepressant treatment that is not associated with metabolic disturbances commonly reported with current augmentation therapies.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».