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Enregistrement W2533344751 · doi:10.4088/jcp.15m10189

A Longitudinal Study of the Relationships Between Mood Symptoms, Body Mass Index, and Serum Adipokines in Bipolar Disorder

2016· article· en· W2533344751 sur OpenAlexaff
David J. Bond, Ana C. Andreazza, John Hughes, Taj Dhanoa, Ivan J. Torres, Jan‐Marie Kozicky, L. Trevor Young, Raymond W. Lam, Lakshmi N. Yatham

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalCentre for Addiction and Mental HealthCentre for Movement DisordersUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipokineResistinAdiponectinInternal medicineBody mass indexLeptinMoodBipolar disorderEndocrinologyMedicineMood disordersObesityPsychologyPsychiatryAnxietyInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: There is a bidirectional relationship between obesity and mood disorders, with each increasing the risk of developing the other. This relationship suggests that they have overlapping pathophysiologic mechanisms. Adipose tissue-derived hormones, or adipokines, regulate appetite and metabolism and have activity in limbic brain regions, making them potential shared etiologic factors between elevated body mass index (BMI) and mood disorders. However, the precise relationships between BMI, mood, and adipokines are unknown. METHODS: We measured the serum levels of adiponectin, lipocalin-2, resistin, adipsin, and leptin in 53 people with early-stage DSM-IV-defined bipolar disorder, diagnosed with the Mini-International Neuropsychiatric Interview, and 22 healthy comparison subjects. Participants were followed at the University of British Columbia Mood Disorders Centre between June 2004 and June 2012. We were primarily interested in determining, in patients, (1) whether BMI and recent mood episodes predicted adipokine levels and (2) whether adipokine levels in turn predicted subsequent mood relapses and change in BMI. RESULTS: Using linear regression, we found that (1) past-6-month mood episodes predicted lower adiponectin (β = -0.385, P = .04) and adipsin (β = -0.376, P = .03) levels and higher lipocalin-2 levels (β = 0.411, P = .03), (2) BMI did not predict adipokine levels, and (3) treatment with second-generation antipsychotics was associated with higher resistin levels (β = 0.482, P < .01). Furthermore, lower adiponectin (β = -0.353, P = .01) and leptin (β = -0.332, P = .02) levels predicted depressive relapse over 12 months, while higher adipsin (β = 0.496, P < .01) and leptin (β = 0.421, P < .01) levels predicted BMI gain. CONCLUSIONS: Our results suggest that mood episodes and medication treatment contribute to adipokine abnormalities in bipolar disorder and that adipokines influence psychiatric illness course and BMI change. Adipokines may represent a novel pathophysiologic mechanism linking elevated BMI and mood disorders and deserve further study as potential mood-regulating molecules.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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