Should Depressive Syndromes Be Reclassified as “Metabolic Syndrome Type II”?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A nascent explanatory theory regarding the pathophysiology of major depressive disorder posits that alterations in metabolic networks (e.g., insulin and glucocorticoid signaling) mediate allostasis. METHOD: We conducted a PubMed search of all English-language articles published between January 1966 and September 2006. The search terms were: neurobiology, cognition, neuroprotection, inflammation, oxidative stress, glucocorticoids, metabolic syndrome, diabetes mellitus, insulin, and antidiabetic agents, cross-referenced with the individual names of DSM-III-R/IV/-TR-defined mood disorders. The search was augmented with a manual review of article reference lists; articles selected for review were determined by author consensus. RESULTS: Disturbances in metabolic networks: e.g., insulin-glucose homeostasis, immuno-inflammatory processes, adipokine synthesis and secretion, intra-cellular signaling cascades, and mitochondrial respiration are implicated in the pathophysiology, brain volumetric changes, symptomatic expression (e.g., neurocognitive decline), and medical comorbidity in depressive disorders. The central nervous system, like the pancreas, is a critical modulator of the metabolic milieu and is endangered by chronic abnormalities in metabolic processes. We propose the notion of "metabolic syndrome type II" as a neuropsychiatric syndrome in which alterations in metabolic networks are a defining pathophysiological component. CONCLUSION: A comprehensive management approach for depressive disorders should routinely include opportunistic screening and primary prevention strategies targeting metabolically mediated comorbidity (e.g., cardiovascular disease). Innovative treatments for mood disorders, which primarily target aberrant metabolic networks, may constitute potentially novel, and disease-modifying, treatment avenues.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle