Inflammatory Cytokines and Antipsychotic-Induced Weight Gain: Review and Clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
Antipsychotic medications (APs), particularly second-generation APs, are associated with significant weight gain in schizophrenia patients. Recent evidence suggests that the immune system may contribute to antipsychotic-induced weight gain (AIWG) via AP-mediated alterations of cytokine levels. Antipsychotics with a high propensity for weight gain, such as clozapine and olanzapine, influence the expression of immune genes, and induce changes in serum cytokine levels to ultimately down-regulate neuroinflammation. Since inflammatory cytokines are normally involved in anorexigenic responses, reduced inflammation has been independently shown to mediate changes in feeding behaviours and other metabolic parameters, resulting in obesity. Genetic variation in pro-inflammatory cytokines is also associated with both general obesity and weight change during AP treatment, and thus, may be implicated in the pharmacogenetics of AIWG. At this time, preliminary data support a cytokine-mediated model of AIWG which may have clinical utility in developing more effective metabolic monitoring guidelines and prevention measures. However, further research is still needed to clearly elucidate the validity of this immune model. This article reviews the evidence implicating inflammatory cytokines in AIWG and its potential clinical relevance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».