Efficacy and acceptability of lurasidone for bipolar depression: a systematic review and dose–response meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
QUESTION: The optimal dose of lurasidone for bipolar depression is unclear. This study examined its dose-response relationship for efficacy, acceptability, and metabolic/endocrine profiles. STUDY SELECTION AND ANALYSIS: Five databases and grey literature published until 1 August 2024, were systematically reviewed. The outcomes included efficacy (changes in depression, anxiety, clinical global impression, disability and quality of life), acceptability (dropout, manic switch, suicidality and side effects) and metabolic/endocrine profiles (changes in body weight, glucose, lipid and prolactin levels). Effect sizes were calculated using a one-step dose-response meta-analysis, expressed as standardised mean differences (SMDs), risk ratios (RRs) and mean differences (MDs) with 95% CIs. FINDINGS: Five randomised clinical trials (2032 patients, mean treatment duration 6 weeks) indicated that the optimal therapeutic dose of lurasidone (40-60 mg) improved depression (50 mg: SMD -0.60 (95% CI -0.30, -0.89)), anxiety (50 mg: -0.32 (95% CI -0.21, -0.42)), clinical global impression (50 mg: -0.67 (95% CI -0.30, -1.03)) and disability (50 mg: -0.38 (95% CI -0.08, -0.69)). Side effects increased with higher doses (50 mg: RR 1.15 (95% CI 1.05, 1.25); 100 mg: 1.18 (95% CI 1.02, 1.36)), but dropout, manic switch and suicidality did not show a dose-effect relationship. Weight increased at doses<60 mg (40 mg: MD 0.38 (95% CI 0.16, 0.60) kg), while blood glucose levels rose at doses>70 mg (100 mg: 3.16 (95% CI 0.76, 5.57) mg/dL). Prolactin levels increased in both males (50 mg: 3.21 (95% CI 1.59, 4.84) ng/mL; 100 mg: 5.61 (95% CI 2.42, 8.81)) and females (50 mg: 6.64 (95% CI 3.50, 9.78); 100 mg: 5.33 (95% CI 0.67, 10.00)). CONCLUSIONS: A daily dose of 40-60 mg of lurasidone is a reasonable choice for bipolar depression treatment. TRIAL REGISTRATION NUMBER: INPLASY202430069.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».