Potential Biomarkers for Depression Associated with Coronary Artery Disease: A Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
Depression, the most common mood disorder, is a leading contributor to the global burden of disease affecting more than 120 million individuals worldwide. Various pathophysiological processes underlie depression; this complexity renders it difficult to identify clinically useful diagnostic and prognostic markers, as well as treatment options. The current state of knowledge driving the management and treatment of depression remains incomplete, which underscores the need for further insight into pathways relevant to depression. Exploring co-morbid conditions, such as coronary artery disease, may be useful to further elucidate the etiopathology of depression. The present review therefore systematically identifies and critically evaluates relevant markers of depression as assessed in a high-risk population, namely patients with coronary artery disease. Biomarkers related to hypothalamicpituitary- adrenal axis dysregulation, inflammation, endothelial dysfunction, platelet activation and aggregation, serotonin activity, sympathetic nervous system activation, thyroid function, structural and morphological brain abnormalities, genetic variation, lipid metabolism, one-carbon metabolism, endocannabinoid signalling irregularities, and vitamin D deficiency are reviewed. Markers exhibiting the most consistent associations with depression include tumour necrosis factor-α, flow-mediated dilation, endothelin-1, endothelial progenitor cells, brain-derived neurotrophic factor, and docosahexaenoic acid. Further investigating the mechanisms underlying those markers and exploring novel pathways, such as oxidative stress, will extend the current state of knowledge and potentially lead to the identification of novel therapeutic targets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».