Peripheral sub-inflammation is associated with antidepressant consumption in schizophrenia. Results from the multi-center FACE-SZ dataset
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The relation between C-reactive protein (CRP), depression and antidepressant consumption has been well explored in major depressive disorders but not in schizophrenia, which has a high rate of depression comorbidity. The objectives of this study were: – to determine the prevalence of abnormal CRP levels, depression and antidepressant consumption in a multi-center community-dwelling sample of subjects with schizophrenia; – to determine the association between abnormal CRP levels, depression and antidepressant consumption in schizophrenia. Method Two hundred and nineteen stable patients with schizophrenia (mean age = 31.6 years, 75.3% male gender) were systematically included in the multicentre network of FondaMental Expert Center for schizophrenia (FACE-SZ) and assessed with Calgary Depression Scale for depression. High sensitivity CRP (hs-CRP) was measured with an assay using nephelometry (Dade Behring). Abnormal CRP level was defined by levels > 3 mg/L. Current medication was recorded. Results Overall, 63 subjects (28.8%) were found to have abnormal CRP levels, 43 (20.1%) received a diagnosis of comorbid current depression, and 51 (31.9%) had ongoing antidepressant treatment. In univariate analysis, abnormal CRP levels were found to be significantly associated with metabolic syndrome ( P = 0.0011) and with antidepressant consumption ( P = 0.01), while depression, psychotic symptomatology, age of onset, illness duration, sociodemographic characteristics, current tobacco or cannabis status were not (all P > 0.05). In a multivariate model, abnormal CRP was highly associated with antidepressant consumption independently of other confounding variables (adjusted odd ratio = 2.9, 95% confidence interval 1.2–6.8). Conclusion Abnormal CRP levels in schizophrenia were found to be associated with antidepressant consumption, but not with depression. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».