Neuroprotective Effects of Lithium in Human Brain? Food for Thought
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing body of pre-clinical evidence suggesting that lithium (Li) may protect neurons from a range of neurotoxic insults, hence the term neuroprotective effects. Does Li have similar effects also in human subjects? METHODS: We reviewed the neuroimaging literature investigating the association between Li treatment and brain structure. RESULTS: There is level I evidence for positive association between Li treatment and brain grey matter volume, which is one of the most replicated neuroimaging findings. It has been reported in the majority of cross sectional studies, all 8 prospective studies, including a randomized controlled trial as well as in 2 meta-analyses and one mega-analysis. The association between Li treatment and grey matter volume occurs regardless of mood state, diagnostic subtype, presence or absence of concomitant medications. It was documented in multiple brain regions, including hippocampus, amygdala, anterior cingulate, subgenual cingulate, inferior frontal gyrus, postcentral gyrus, habenula. CONCLUSION: Although some methodological and clinical issues complicate the interpretation of findings, there is robust and highly replicated level 1 evidence for positive association between Li treatment and grey matter volumes. These "neuroprotective" effects of Li have been shown even in healthy subjects and appear independent of prophylactic treatment response. Consequently, Li might help maintain brain health even in patients without bipolar disorders and could possibly demonstrate diseasemodifying properties in neurodegenerative disorders.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle