Font Size: Effect of Escitalopram on White Blood Cells in Patients With Major Depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunological dysfunctions in the course of depression are recently intensively investigated. Pharmacotherapy of depression is speculated to affect immune response. In this study, our objective was to investigate whether escitalopram treatment would affect white blood cells in patients with major depression. METHODS: Fifteen patients (11 women and 4 men), meeting the criteria for a current episode of major depressive disorder, were participated. White blood cell (WBC), neutrophil (NEUT), lymphocyte (LYMPH), monocyte (MONO), eosinophyl (EO), and basophyl (BASO) levels were measured at the entry to the study. After 8 weeks of open-label treatment with the selective serotonin reuptake inhibitor escitalopram (10-20 mg/d), the patients were readmitted and the measurements were repeated. RESULTS: At the end of the study, LYMPH was found to be significantly decreased compared to the baseline value after 8 weeks treatment with escitalopram (p < 0.001). There was not a significant change in WBC, NEUT, MONO, EO, and BASO parameters. CONCLUSIONS: The present study has shown that escitalopram increased LYMPH in patients with major depression according to these results, the possible treatment of depression with escitalopram must be carried out with caution, in patients with immunological disturbances. KEYWORDS: Escitalopram; Major depression; White blood cells.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 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 ».