Are medical comorbid conditions of bipolar disorder due to immune dysfunction?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Epidemiological data have shown a clear association between bipolar disorder (BD) and medical comorbidities. The aim of this article was to assess the evidence of immune dysfunction as a key mediator of this observed association. METHOD: For this narrative clinical overview, the MEDLINE/PubMed, EMBASE, Google Scholar, and ClinicalTrials.gov databases were searched for relevant articles. RESULTS: Bipolar disorder has been shown to have an increased prevalence in patients with autoimmune disorders, cardiovascular disease, and metabolic dysfunction. Further, an elevation in proinflammatory cytokines in BD has been repeatedly demonstrated. Several mechanisms have been proposed to explain the effect of immune dysfunction on mood and cognition. Anti-inflammatory agents including TNF-α inhibitors, non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), minocycline and omega-3 polyunsaturated fatty acids (O3PUFA) are being investigated for their use as novel treatment of BD in patients with immune dysfunction. CONCLUSION: Immune dysfunction appears to be an important mediator of the association observed between BD and medical comorbidities. It therefore serves as a potential novel target for treatment of BD. Further, the observed bidirectional interaction merits screening for psychiatric disorders in patients with immune dysfunction and vice versa to allow for early detection and treatment of this at risk population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».