Implications of the Neuroprotective Effects of Lithium for the Treatment of Bipolar and Neurodegenerative Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Bipolar disorder is increasingly recognized as an illness that may progress to impairment in neurocognitive functioning and cell loss in cortical and limbic brain regions. Glutamatergic damage and/or damage due to high glucocorticoid levels that inhibit adult neurogenesis are likely contributing mechanisms. Drug treatments with possible neuroprotective effects are becoming increasingly important both clinically and as research tools. Mood stabilizing drugs and lithium in particular may act to prevent neuronal damage and tissue loss that may occur in the brain of patients with bipolar disorders. Lithium has been shown to exert neuroprotective effects in vitro and to stimulate neurogenesis in the hippocampus. Animal studies have demonstrated pharmacological effects of lithium suggestive of its role in neuroprotection, which range from reducing excitotoxicity through increased glutamate uptake, to regulation of a number of signal transduction intermediates such as myo-inositol, protein kinase C, phosphotidylinositol-3 kinase (PI-3K)/protein kinase B (Akt), ras-mitogen-activated protein kinase (MAPK), glycogen synthase kinase (GSK)-3alpha and -3beta and calcium. It remains to be established whether lithium treatment protects against possible cell damage in the same manner as it protects against recurrences of the illness. We propose to examine the effect of long-term lithium treatment on neurocognitive functioning of bipolar patients and the use of lithium in the treatment of chronic neuropsychiatric disorders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».