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Enregistrement W2024192382 · doi:10.1159/000118115

Erythrocyte Lithium Transport in Bipolar Affective Disorders

2008· article· en· W2024192382 sur OpenAlexaff
Eva S. Werstiuk, Michel P. Rathbone, Paul Grof

Notice bibliographique

RevueNeuropsychobiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensHamilton Psychiatric HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluxPhloretinLithium (medication)ChemistryOuabainRed blood cellInternal medicineEndocrinologyBiochemistrySodiumMedicineOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Erythrocyte lithium influx and efflux were investigated in vitro in patients with bipolar affective disorders and in age- and sex-matched healthy controls. To explore the components of lithium influx and efflux five selected inhibitors (ouabain, phloretin, p-chloromercury benzene sulfonate [PCMBS], 4,4'-diisothiocyano-2,2'-disulfonic acid stilbene, and lanthanium chloride) were employed. The mean values of lithium influx were similar in both populations of erythrocytes. The addition of ouabain and phloretin reduced lithium influx, but this effect was comparable in both patients and controls. PCMBS had an accelerating effect, and this was more pronounced in patients. Total erythrocyte lithium efflux from lithium-containing erythrocytes was comparable in both patients and controls. The addition of phloretin reduced RBC lithium efflux, the magnitude of this parameter, however, was similar in patients and controls. Erythrocyte lithium efflux was accelerated in the presence of PCMBS, and this effect was greater in patients. The relevance of these findings to the postulated cell membrane defect in affective disorders is evaluated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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