Efficacy of esketamine for perinatal depression: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Postpartum depression (PPD), now referred to as perinatal depression, is a prevalent and debilitating mood disorder that reduces health-related quality of life (HRQoL) and psychosocial functioning. Esketamine, which is efficacious in adults with treatment-resistant depression and individuals with depression and suicidality, is also analgesic in pain management during childbirth labour. Herein, we investigate the efficacy of prophylactic esketamine in reducing the incidence of PPD. METHODS: We performed a systematic review (i.e., PubMed, Scopus, and Ovid databases; inception to January 22, 2024) of randomized controlled trials that investigated the use of esketamine for PPD. We delimited our search to studies that prespecified the prevention of PPD with esketamine as the primary outcome. A meta-analysis was performed on PPD incidence rates using a random effects model. RESULTS: Our analysis consisted of seven studies that met our eligibility criteria. We found that esketamine was significantly associated with a decreased incidence of PPD diagnosis within one week of childbirth (OR = 0.30, 95% CI = [0.15, 0.60], p = 0.0047). We also observed that esketamine was significantly associated with a decreased incidence of PPD diagnosis between 4 to 6 weeks post-delivery (OR = 0.33, 95% CI = [0.18, 0.59], p = 0.0034). CONCLUSION: Our results indicate that esketamine may have preventive antidepressant effects during the postpartum period. The aforementioned points have both mechanistic and clinically meaningful implications for the treatment of PPD.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».