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Enregistrement W2617585341 · doi:10.1159/000457903

Association Study of Serotonin 3 Receptor Subunit Gene Variants in Antipsychotic-Induced Weight Gain

2016· article· en· W2617585341 sur OpenAlexaff
Clement C. Zai, Arun K. Tiwari, Nabilah I. Chowdhury, Eva J. Brandl, Sajid A. Shaikh, Natalie Freeman, Jeffrey A. Lieberman, Herbert Y. Meltzer, James L. Kennedy, Daniel J. Müller

Notice bibliographique

RevueNeuropsychobiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésInternal medicineAntipsychoticEndocrinologySerotoninReceptorWeight gainSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineBiologyBody weightPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b><i>Background:</i></b> Schizophrenia (SCZ) is a chronic severe neuropsychiatric disorder, where pharmacological treatment has been hindered by adverse effects, including antipsychotic-induced weight gain (AIWG) and related complications. Genetic studies have been exploring the appetite regulation and energy homeostasis pathways in AIWG with some promising leads. The serotonin system has been shown to participate in these pathways. <b><i>Methods:</i></b> In the current study, we examined single nucleotide polymorphisms across the serotonin receptor genes <i>HTR3A</i> and <i>HTR3B</i>. Prospective weight change was assessed for a total of 149 SCZ patients of European ancestry. <b><i>Results:</i></b> We did not find the tested <i>HTR3A</i> or <i>HTR3B</i> gene markers to be associated with AIWG in our sample. <b><i>Conclusion:</i></b> Our preliminary findings suggest that these receptors may not play a major role in predicting AIWG.

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 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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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