Peripheral Glutamate Levels in Schizophrenia: Evidence from a Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent research attempting to develop novel medications has turned to glutamatergic signaling pathways to find effective treatments for symptom clusters of schizophrenia. This meta-analysis was undertaken to clarify whether a difference in peripheral glutamate levels exists between patients with schizophrenia and healthy controls. METHODS: The electronic databases Ovid MEDLINE, PubMed, and PsycINFO were systematically searched up to April 2013. The search was limited to case-control studies of blood glutamate levels in schizophrenia written in English. The differences in glutamate levels were evaluated by calculating standardized mean differences (SMD). RESULTS: We found ten studies that met the inclusion criteria for a total of 320 schizophrenia patients and 294 controls. The meta-analysis showed that peripheral glutamate levels in schizophrenia patients were significantly higher overall than in controls (SMD = 0.635, p = 0.004). However, a significant effect of the method used to measure glutamate concentrations was found (F = 7.36, p = 0.01) where fluorometric assay was associated with effect sizes in the opposite direction. CONCLUSION: A higher blood glutamate concentration was found in patients with schizophrenia. However, given the small sample size and methodological differences among studies, this result is not conclusive. More comprehensive research is needed to understand the relationship between glutamate levels in schizophrenia in the blood and the brain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».