Effects of glucagon-like peptide-1 receptor agonists on psychiatric disorders: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Extant literature pertaining to the administration of glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1RAs) for Alzheimer's disease, Parkinson's disease, major depressive disorder, bipolar disorder, substance-, alcohol- and nicotine-use disorders, suggests promising efficacy beyond the current FDA-approved indications (e.g., type 2 diabetes mellitus, obesity). The implicated brain regions of the aforementioned mental disorders contain glucagon-like peptide 1 (GLP-1) receptors associated with improving cognitive and behavioral functioning. Therefore, we aimed to systematically review the treatment effects of GLP-1RAs in various neurocognitive and psychiatric disorders. Online databases including PubMed, OVID, MEDLINE, Embase, PsycINFO and Google Scholar, were searched from inception until October 1, 2024. Additional studies were identified from the reference lists of the included articles. 22 studies were identified, with a total of 186,847 participants included. Results reported that GLP-1RAs meaningfully improved cognitive and affective functioning (e.g., memory), which in some cases was sustained beyond exposure to the agent. Separately, multiple epidemiological studies reported that GLP-1RAs have protective effects, with a suggestion of decrease in the incidence of mental disorders. These results provides the impetus for large, long-term, randomized controlled trials for GLP-1 RAs for the treatment of various mental disorders. This review is not registered in PROSPERO or any other registry.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».