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Enregistrement W1025527978 · doi:10.1007/978-3-7643-8567-5_6

Understanding the neurobiology of bipolar depression

2009· book-chapter· en· W1025527978 sur OpenAlexaff
Jun-Feng Wang, L. Trevor Young

Notice bibliographique

RevueBirkhäuser Basel eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerotoninBipolar disorderSerotonin transporterNeuroscienceNeuroplasticityEndocrinologyDepression (economics)Internal medicinePsychologyMood disordersMedicinePsychiatryCognitionAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies have shown decreased brain volume and cell number in prefrontal and limbic regions of bipolar disorder subjects, suggesting presence of disturbed neuronal circuitry and impaired neuroplasticity in these regions. The serotonin system plays an important role in depression and is a target of antidepressants. Studies have shown that the major serotonin metabolite 5-HIAA and serotonin transporter activity are decreased in cerebrospinal fluid, brain or platelets of subjects with bipolar depression, indicating that an abnormal serotonin system also contributes significantly to this disease. Mitochondria regulate synthesis, release and uptake of neurotransmitters via energy production. Evidence has shown that glucose metabolic rate and cerebral blood flow are decreased in bipolar depression. Studies also suggest defects in mitochondrial electron transport chain and oxidative damage in bipolar disorder. These studies together indicate that bipolar depression may be associated with an abnormal serotonin system resulting from mitochondrial dysfunction-induced impaired neuroplasticity in neuronal circuitry related to mood regulation. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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