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Enregistrement W4404546088 · doi:10.1017/s1092852924000580

Ketamine for the Treatment of Psychiatric Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4404546088 sur OpenAlexaff
Angela T.H. Kwan, Moiz Lakhani, Gurkaran Singh, Gia Han Le, Sabrina Wong, Kayla M. Teopiz, Donovan A. Dev, Arshpreet Singh Manku, Roger S. McIntyre

Notice bibliographique

RevueCNS Spectrums · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaBrain and Cognition Discovery FoundationUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineMEDLINEPsychiatryKetamineRandomized controlled trialMood disordersCINAHLPublication biasChecklistClinical psychologyInternal medicinePsychologyPsychological interventionAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inadequate response to first- and second-line pharmacological treatments for psychiatric disorders is commonly observed. Ketamine has demonstrated efficacy in treating adults with treatment-resistant depression (TRD), with additional off-label benefits reported for various psychiatric disorders. Herein, we performed a systematic review and meta-analysis to examine the therapeutic applications of ketamine across multiple mental disorders, excluding mood disorders. METHODS: We conducted a multidatabase literature search of randomized controlled trials and open-label trials investigating the therapeutic use of ketamine in treating mental disorders. Studies utilizing the same psychological assessments for a given disorder were pooled using the generic inverse variance method to generate a pooled estimated mean difference. RESULTS: The search in OVID (MedLine, Embase, AMED, PsychINFO, JBI EBP Database), EBSCO CINAHL Plus, Scopus, and Web of Science yielded 44 studies. Ketamine had a statistically significant effect on PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) scores (pooled estimate = ‒28.07, 95% CI = [‒40.05, ‒16.11], p < 0.001), Clinician-Administered PTSD Scale for DSM-5 (CAPS-5) scores (pooled estimate = ‒14.07, 95% CI = [‒26.24, ‒1.90], p = 0.023), and Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale (Y-BOCS) scores (pooled estimate = ‒8.08, 95% CI = [‒13.64, ‒2.52], p = 0.004) in individuals with PTSD, treatment-resistant PTSD (TR-PTSD), and obsessive compulsive disorder (OCD), respectively. For alcohol use disorders and at-risk drinking, there was disproportionate reporting of decreased urge to drink, increased rate of abstinence, and longer time to relapse following ketamine treatment. CONCLUSIONS: Extant literature supports the potential use of ketamine for the treatment of PTSD, OCD, and alcohol use disorders with significant improvement of patient symptoms. However, the limited number of randomized controlled trials underscores the need to further investigate the short- and long-term benefits and risks of ketamine for the treatment of psychiatric disorders.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,026
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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