Increased prevalence of toxoplasma gondii seropositivity in patients with treatment-resistant schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Previous studies suggested that patients with schizophrenia had an increased prevalence of antibodies against toxoplasma gondii (TG) and that those seropositive patients had higher symptom severity. However, there is no data on the relationship between treatment-resistant schizophrenia (TRS) and TG seroprevalence. Objectives To determine the association between TRS and TG seropositivity, and to further investigate the relationship between TG seropositivity and different clinical features of schizophrenia. Methods In this cross-sectional study, we included 210 male inpatients with schizophrenia. TG seropositivity was determined by ELFA assay. Treatment-resistance was defined as a failure of at least 2 adequate anti-psychotic trials. Data were analyzed using χ 2 test or Mann–Whitney test. Results The rate of TG seropositivity in the entire sample was 52.3%, whereas 47.6% of patients met the definition for treatment-resistance. Seropositive patients had twice the rate of treatment–resistance compared to seronegative patients (63.6% vs. 30.0%, P < 0.0001). Moreover, in the seropositive group, the patients were older (47.6 ± 12.2 vs. 39.81 ± 12.01 years, P < 0.0001), had higher number of previous hospitalizations (13.9 ± 11.7 vs. 9.6 ± 8.5, P = 0.0073), and increased Calgary depression scale for schizophrenia (CDSS) total score (7.8 ± 4.5 vs. 6.3 ± 3.8, P = 0.012). There were no differences between the groups in the age of disease onset, smoking, positive and negative syndrome scale (PANSS) total, positive and negative scores, and the life-time history of suicide attempts. Conclusions Our results support the hypothesis that TG seropositivity might contribute to treatment-resistance in schizophrenia, at least in male patients. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».