A meta-analysis of lipid peroxidation markers in major depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) may be associated with oxidative damage to lipids, which can potentially affect mood-regulating pathways. This meta-analysis summarizes current knowledge regarding lipid peroxidation markers in clinical samples of MDD and the effects of antidepressant pharmacotherapy on those markers. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, and Cochrane Collaboration were searched for original, peer-reviewed articles measuring markers of lipid peroxidation in patients with MDD and nondepressed healthy controls up to April 2015. Standardized mean differences (SMDs) were generated from random effects models summarizing mean (± standard deviations) concentrations of selected markers. RESULTS: Lipid peroxidation was greater in MDD than in controls (studies =17, N=857 MDD/782 control, SMD =0.83 [0.56-1.09], z=6.11, P<0.01, I (2)=84.0%) and was correlated with greater depressive symptom severity (B=0.05, df=8, P<0.01). Antidepressant treatment was associated with a reduction in lipid peroxidation in MDD patients (studies=5, N=222, SMD=0.71 [0.40-0.97], P<0.01; I (2)=42.5%). LIMITATIONS: Lipid peroxidation markers were sampled from peripheral blood, included studies comparing MDD to controls were all cross-sectional, and only five antidepressant treatment studies were eligible for inclusion. CONCLUSION: Increased lipid peroxidation was associated with MDD and may be normalized by antidepressants. Continued investigation of lipid peroxidation in MDD is warranted.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».