The Influence of Childhood Trauma on the Real‐World Effectiveness of Ketamine in Adults With Treatment‐Resistant Depression
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Childhood trauma is a well‐established risk factor for major depressive disorder (MDD) and is often associated with attenuated response to conventional antidepressant therapies. Ketamine has emerged as an effective treatment for treatment‐resistant depression (TRD), but the impact of childhood trauma on its effectiveness remains unclear. Herein, we aimed to determine whether childhood trauma influences the antidepressant effectiveness of ketamine in TRD. Methods A retrospective analysis was performed on data from adults with TRD ( n = 83) who received four ketamine infusions at a community outpatient clinic. Participants were categorized based on cumulative trauma load (high vs. low) and specific trauma types, assessed by the Childhood Trauma Questionnaire (CTQ). Depressive symptoms were measured using the Quick Inventory of Depressive Symptomatology Self‐Report 16‐item (QIDS‐SR16) at baseline and following each infusion. Linear mixed models and chi‐square tests were used to evaluate the impact of trauma on ketamine's antidepressant effectiveness. Results Depressive symptoms significantly decreased across all participants over time, with an average reduction of 5.7 points in QIDS‐SR16 scores ( p < 0.001). High childhood trauma load was reported by 55% of participants. Response rates were 25% in the high trauma load group and 19% in the low trauma load group, while remission rates were 14% and 11%, respectively. However, there were no significant differences in antidepressant effectiveness ( p = 0.572), response rates ( p = 0.230), or remission rates ( p = 0.397) between participants with high versus low trauma loads. Further analysis also revealed no significant associations between specific types of childhood trauma and antidepressant effectiveness, response, or remission outcomes. Conclusion Childhood trauma did not attenuate ketamine's antidepressant effectiveness in TRD. These findings support ketamine as a viable treatment for individuals with TRD, including those with significant trauma histories. Further research is warranted to replicate these findings and explore underlying mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».