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Enregistrement W2613043758 · doi:10.1097/yic.0000000000000179

Advanced glycation end products among patients maintained on antipsychotics

2017· article· en· W2613043758 sur OpenAlexaff
Samer Hammoudeh, Suhaila Ghuloum, Ziyad Mahfoud, Arij Yehya, Dennis O. Mook‐Kanamori, Marjonneke J. Mook-Kanamori, Karsten Suhre, Abdulmoneim Abdulhakam, Azza Al-Mujalli, Yahya Hani, Reem El Sherbiny, Hassen Al‐Amin

Notice bibliographique

RevueInternational Clinical Psychopharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesQatar National Research FundInternational Business Machines Corporation
Mots-clésMedicineStatistical significanceSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicineProspective cohort studySignificant differenceGlycationPsychiatryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to measure advanced glycation end products (AGEs) among participants maintained on antipsychotics using the AGE Reader and to compare them with controls from the general population. Participants maintained on antipsychotics for at least 6 months were recruited from the Psychiatry Department at Rumailah Hospital, Doha, Qatar. Healthy controls were recruited from the primary healthcare centers in Doha, Qatar. AGEs of a total of 86 participants (48 patients and 38 controls) were recorded. Among the group maintained on antipsychotics, women, smokers, and Arabs had significantly higher AGEs levels compared with men, nonsmokers, and non-Arabs, respectively (P<0.05). The levels of AGEs were higher among the group of patients maintained on antipsychotics in comparison to controls; however, the difference did not reach statistical significance. This is the first study to examine AGEs in patients maintained on antipsychotics. Our findings showed that such patients do not differ significantly from controls comparing AGEs levels. Future investigations might need to consider recruiting a larger sample size using a prospective design.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,412 · 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.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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