Clinical Test of Pyrroles in Psychiatric Disorders: Association with Nutritional, Immunological and Metabolic Markers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Psychiatrists started using urine pyrroles (hydroxyhemopyrrolin-2-one, HPL) to diagnose psychiatric disorders many years ago. The biological origins of HPL are not known, nor are the causes of elevated urinary pyrrole excretion well understood. Methods: In the present study we analyzed the level of pyrroles in 148 patients with schizophrenia, 135 patients with bipolar disorder, 97 patients with depression, 119 patients with ADHD and compared these data with the results of pyrrole tests for patients with non-psychiatric conditions and healthy volunteers. Results: According to our data, urinary pyrrole concentrations tended to be high in patients with psychiatric disorders, but elevated level of pyrroles was not specific for only these patients. We found evidence of an allergy related component in the fact that elevated pyrrole levels were significantly more prevalent in subjects with elevated histamine values. A role of intestinal bacteria, or imbalances in intestinal bacterial metabolism, was also suggested based on the found relationship between elevated pyrrole levels and elevations in indicans and urobilinogens. In addition, our data demonstrated that subjects with severely elevated pyrrole levels were deficient in nutrients such as zinc, vitamin B3, and vitamin C. Conclusion: Thus, pyrrole excretion seems to be a component of illness in general and not strictly psychiatric disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».