SERUM LIPID CONCENTRATIONS IN IRANIAN VETERANS WITH COMBAT-RELATED CHRONIC POSTTRAUMATIC STRESS DISORDER
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Several studies demonstrated changes in serum lipid concentrations in chronic post traumatic stress disorder (cPTSD) patients. The purpose of this study was to assess serum lipid concentrations in soldiers with cPTSD and compare it with chronic major depressive disorder (cMDD) patients. Methods: We measured serum lipid concentrations in patients with cPTSD (n=40) and cMDD (n=40) and compared the results. The patients were all male (30-48 years old) and had an illness history of more than 2 years prior to conducting the study. The groups were matched regarding their body mass index (BMI) and duration of symptoms. Laboratory investigations and psychiatric evaluations were carried-out 5 days after admission. Serum lipid concentrations were measured by enzyme assay (EA). Results: cPTSD group showed significantly greater mean cholesterol concentrations (227.3 ± 69.7 mg/dL) than the cMDD group (190.7 ± 35.4 mg/dL) (p=0.004). Mean high density lipoprotein cholesterol (HDL-C) concentrations for cPTSD patients (66.6 ± 17.6 mg/dl) was significantly lower than HDL-C level in cMDD patients (76.5 ± 19.7 mg/dL) (p = 0.02). In contrast, mean low density lipoprotein cholesterol (LDL-C) concentrations for cPTSD patients (118.9 ± 60.1 mg/dL) was significantly higher than LDL-C level in cMDD patients (76.5 ± 25.2 mg/dL) (p = 0.000). Although similar differences was noticed on triglycerides concentration (cPTSD; 220.2 ± 79.0 and cMDD; 201.0 ± 61.8), it was statistically non-significant (p = 0.23).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».