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Enregistrement W2606077861 · doi:10.1038/tp.2017.50

Animal models to improve our understanding and treatment of suicidal behavior

2017· review· en· W2606077861 sur OpenAlexaff
T D Gould, Polymnia Georgiou, Lisa A. Brenner, Lena Brundin, Adem Can, Philippe Courtet, Zoe R. Donaldson, Yogesh Dwivedi, Sébastien Guillaume, Irving I. Gottesman, Shami Kanekar, Christopher A. Lowry, Perry F. Renshaw, Dan Rujescu, E. G. Smith, Gustavo Turecki, Panos Zanos, Carlos A. Zarate, Patricia A. Zunszain, Teodor T. Postolache

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesColorado Clinical and Translational Sciences InstituteNational Institute of Mental HealthUtah Science Technology and ResearchJoint Institute for Food Safety and Applied Nutrition, University of MarylandKing's College LondonAlfred P. Sloan FoundationAmerican Foundation for Suicide PreventionNational Institute for Health and Care ResearchU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésEndophenotypeImpulsivityPsychologyPoison controlSuicidal ideationPsychiatryBipolar disorderAggressionBehavioral syndromeSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineClinical psychologyInjury preventionCognitionPersonalityMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide, suicide is a leading cause of death. Although a sizable proportion of deaths by suicide may be preventable, it is well documented that despite major governmental and international investments in research, education and clinical practice suicide rates have not diminished and are even increasing among several at-risk populations. Although nonhuman animals do not engage in suicidal behavior amenable to translational studies, we argue that animal model systems are necessary to investigate candidate endophenotypes of suicidal behavior and the neurobiology underlying these endophenotypes. Animal models are similarly a critical resource to help delineate treatment targets and pharmacological means to improve our ability to manage the risk of suicide. In particular, certain pathophysiological pathways to suicidal behavior, including stress and hypothalamic-pituitary-adrenal axis dysfunction, neurotransmitter system abnormalities, endocrine and neuroimmune changes, aggression, impulsivity and decision-making deficits, as well as the role of critical interactions between genetic and epigenetic factors, development and environmental risk factors can be modeled in laboratory animals. We broadly describe human biological findings, as well as protective effects of medications such as lithium, clozapine, and ketamine associated with modifying risk of engaging in suicidal behavior that are readily translatable to animal models. Endophenotypes of suicidal behavior, studied in animal models, are further useful for moving observed associations with harmful environmental factors (for example, childhood adversity, mechanical trauma aeroallergens, pathogens, inflammation triggers) from association to causation, and developing preventative strategies. Further study in animals will contribute to a more informed, comprehensive, accelerated and ultimately impactful suicide research portfolio.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,383
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,087 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations78
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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