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Enregistrement W2586728661 · doi:10.1093/schbul/sbw221

Kynurenic Acid in Schizophrenia: A Systematic Review and Meta-analysis

2017· review· en· W2586728661 sur OpenAlexafffund
Eric Plitman, Yusuke Iwata, Fernando Caravaggio, Shinichiro Nakajima, Jun Ku Chung, Philip Gerretsen, Julia Kim, Hiroyoshi Takeuchi, M. Mallar Chakravarty, Gary Remington, Ariel Graff‐Guerrero

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésKynurenic acidSchizophrenia (object-oriented programming)Meta-analysisPsychologyNeuroscienceMedicinePsychiatryInternal medicineNMDA receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kynurenic acid (KYNA) is an endogenous antagonist of N-methyl-D-aspartate and α7 nicotinic acetylcholine receptors that is derived from astrocytes as part of the kynurenine pathway of tryptophan degradation. Evidence suggests that abnormal KYNA levels are involved in the pathophysiology of schizophrenia. However, this has never been assessed through a meta-analysis. A literature search was conducted through Ovid using Embase, Medline, and PsycINFO databases (last search: December 2016) with the search terms: (kynuren* or KYNA) and (schizophreni* or psychosis). English language studies measuring KYNA levels using any method in patients with schizophrenia and healthy controls (HCs) were identified. Standardized mean differences (SMDs) were calculated to determine differences in KYNA levels between groups. Subgroup analyses were separately performed for nonoverlapping participant samples, KYNA measurement techniques, and KYNA sample source. The influences of patients' age, antipsychotic status (%medicated), and sex (%male) on study SMDs were assessed through a meta-regression. Thirteen studies were deemed eligible for inclusion in the meta-analysis. In the main analysis, KYNA levels were elevated in the patient group. Subgroup analyses demonstrated that KYNA levels were increased in nonoverlapping participant samples, and centrally (cerebrospinal fluid and brain tissue) but not peripherally. Patients' age, %medicated, and %male were each positively associated with study SMDs. Overall, KYNA levels are increased in patients with schizophrenia, specifically within the central nervous system. An improved understanding of KYNA in patients with schizophrenia may contribute to the development of novel diagnostic approaches and therapeutic strategies.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,034
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations244
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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