Effects of lithium on blood glucose and insulin in individuals with bipolar disorder: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lithium is the gold-standard pharmacotherapy for both acute episodes and long-term management of bipolar disorder (BD). Lithium treatment is associated with metabolic changes including weight gain; however, the exact mechanisms mediating weight increase are poorly understood. This systematic review assesses the effects of lithium on glucose, glucose-tolerance and insulin in persons with BD. METHODS: A systematic search was conducted on PubMed, MEDLINE, Embase, CENTRAL, APA PsychINFO, Scopus and Web of Science. Primary studies assessing validated metrics of serum glucose or insulin in bipolar patients receiving lithium treatment were included. RESULTS: 16 studies were included in this review. Fasting plasma glucose (FPG) was the most studied metabolic biomarker. Most studies did not report an association between lithium and changes in FPG. Lithium treatment did increase glucose tolerance in the short-term, however most short-term effects appear to be transient and do not persist. LIMITATIONS: There is a lack of a consistent criteria for BD across the reviewed studies. Many included studies lack controls and do not stratify for relevent metabolic factors such as body mass index (BMI) and age. CONCLUSIONS: Lithium does not appear to consistently affect FPG in persons with BD. Current evidence does not suggest that lithium directly and consistently affects FPG; instead changes to FPG in persons receiving lithium may be indirectly affected by BMI, age or mood status.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».