MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2159733079 · doi:10.1176/appi.ajp.157.6.1016

Decreased Serotonin 2A Receptor Densities in Neuroleptic-Naive Patients With Schizophrenia: A PET Study Using [<sup>18</sup>F]Setoperone

2000· article· en· W2159733079 sur OpenAlexaff
Elton T.C. Ngan, Lakshmi N. Yatham, Peter F. Liddle

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Psychiatry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)SerotoninPsychologyPsychosisBinding potential5-HT receptorInternal medicinePositron emission tomographyPsychiatryEndocrinologyNeuroscienceReceptorMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The authors compared serotonin receptor binding in patients with schizophrenia and healthy comparison subjects. METHOD: They used positron emission tomography with [(18)F]setoperone to examine six patients with schizophrenia who had never been given neuroleptics and seven age-matched subjects who did not have schizophrenia. RESULTS: A nondirected voxel-based analysis of the subjects' entire search volume found that serotonin 2A binding potential in the frontal cortex index was significantly smaller (by 16.3%) in patients with schizophrenia than in healthy subjects. CONCLUSIONS: The authors conclude that the decrease in serotonin receptor densities previously reported in postmortem studies of subjects with schizophrenia are present at the onset of the illness, before exposure to neuroleptics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of PsychiatryMême sujetSchizophrenia research and treatmentTravaux en français237 207