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Enregistrement W1992860227 · doi:10.1080/15622970600571822

Melatonin in mood disorders

2006· review· en· W1992860227 sur OpenAlexaff
Venkataramanujan Srinivasan, Marcel G. Smits, Warren Spence, Alan Lowe, Leonid Kayumov, Seithikurippu R. Pandi‐Perumal, Barbara L. Parry, Daniel P. Cardinali

Notice bibliographique

RevueThe World Journal of Biological Psychiatry · 2006
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelatoninCircadian rhythmBipolar disorderInternal medicinePsychologyEndocrinologyDark therapyMood disordersPathophysiologyMoodMajor depressive disorderMedicinePsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cyclic nature of depressive illness, the diurnal variations in its symptomatology and the existence of disturbed sleep-wake and core body temperature rhythms, all suggest that dysfunction of the circadian time keeping system may underlie the pathophysiology of depression. As a rhythm-regulating factor, the study of melatonin in various depressive illnesses has gained attention. Melatonin can be both a 'state marker' and a 'trait marker' of mood disorders. Measurement of melatonin either in saliva or plasma, or of its main metabolite 6-sulfatoxymelatonin in urine, have documented significant alterations in melatonin secretion in depressive patients during the acute phase of illness. Not only the levels but also the timing of melatonin secretion is altered in bipolar affective disorder and in patients with seasonal affective disorder (SAD). A phase delay of melatonin secretion takes place in SAD, as well as changes in the onset, duration and offset of melatonin secretion. Bright light treatment, that suppresses melatonin production, is effective in treating bipolar affective disorder and SAD, winter type. This review discusses the role of melatonin in the pathophysiology of bipolar disorder and SAD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
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

Citations290
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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