The Efficacy of Non-Pharmacological Interventions on Brain-Derived Neurotrophic Factor in Schizophrenia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have investigated the relationship between non-pharmacological interventions (NPIs) and peripheral brain-derived neurotrophic factor (BDNF) in schizophrenia patients. We conducted a systematic review and meta-analysis to review the efficacy of NPIs on peripheral serum and plasma BDNF in subjects with schizophrenia (including schizoaffective disorder). Meta-analyses were conducted to examine the effects of NPIs on blood BDNF levels by using the standardized mean differences (SMDs) between the intervention groups and controls. In total, six randomized controlled trials with 289 participants were included. Of them, five studies used exercise, physical training or diet products. One study used cognitive training. Overall, the BDNF levels in the NPI group increased significantly compared with the control groups (SMD = 0.95, 95% confidence interval (CI) = 0.07 to 1.83, p = 0.03). Subgroup analyses indicated beneficial effects of a non-exercise intervention on peripheral BDNF levels (SMD = 0.41, 95% CI = 0.08 to 0.74, p = 0.01). Meta-regression analyses showed that the completion rate influenced the variation in SMD (p = 0.01). Despite insufficient evidence to draw a conclusion, our results suggest that use of NPIs as adjunctive treatments, specifically non-exercise interventions, may affect positively serum or plasma BDNF in patients with schizophrenia.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».