Serum Endocannabinoid Content is Altered in Females with Depressive Disorders: A Preliminary Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preclinical research has suggested that the endocannabinoid system may be involved in the etiology and/or treatment of depression; however, there are no published studies examining circulating endocannabinoid content in patients with clinical depression. METHODS: This study examined the endocannabinoids (anandamide; AEA) and 2-arachidonylglycerol (2-AG) in serum from ambulatory, medication-free female patients diagnosed with minor or major depression, and in controls matched for demographic characteristics. RESULTS: Serum 2-AG content was significantly decreased in patients diagnosed with major depression, and this decrease was correlated significantly and negatively with duration of the depressive episode, such that 2-AG content was progressively lower the longer the depressive episode. While AEA was not associated with major depression PER SE, a strong negative correlation was found between serum AEA content and Hamilton ratings for cognitive and somatic anxiety, suggesting that AEA content may relate to the anxiety dimension of affective disorders. In subjects with minor depression, serum AEA was significantly elevated, with 2-AG content demonstrating a similar, but statistically insignificant trend. DISCUSSION: These are the first clinical data to indicate that the endocannabinoid system may be disturbed in affective disease, and suggest that future research is required to determine the relevance of these changes with respect to disease manifestation and pharmacotherapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».