A review of electroencephalographic changes in diabetes mellitus in relation to major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
A bidirectional relationship exists between diabetes mellitus (DM) and major depressive disorder (MDD), with depression commonly reported in both type 1 DM (T1DM) and type 2 DM (T2DM), and depressive symptoms associated with a higher incidence of diabetes. However, how the two conditions are pathologically connected is not completely understood. Similar neurophysiological abnormalities have been reported in both DM and MDD, including elevated electroencephalographic (EEG) activity in low-frequency slow waves and increased latency and/or reduced amplitude of event-related potentials. It is possible that this association reflects some common underlying pathology, and it has been proposed that diabetes may place patients at risk for depression through a biological mechanism linking the metabolic changes of DM to changes in the central nervous system. In this review we will discuss EEG abnormalities in DM, as well as the biological mechanisms underlying various EEG parameters, in order to evaluate whether or not a common EEG biosignature exists between DM and MDD. Identifying such commonalities could significantly inform the current understanding of the mechanisms that subserve the development of the two conditions. Moreover, this new insight may provide the basis for informing new drug discovery capable of mitigating and possibly even preventing both conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».