MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795016978 · doi:10.1093/schbul/sby014.175

42.2 INFLAMMATION AND GUT MICROBIOME IN FIRST-EPISODE PSYCHOSIS

2018· article· en· W2795016978 sur OpenAlexaff
Jaana Suvisaari, Outi Mantere, Jaakko Keinänen, Tuula Kieseppä, Maria Saarela, Robert H. Yolken, Jarno Honkanen

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisWeight gainGut floraInflammationMicrobiomeSchizophrenia (object-oriented programming)MedicineLongitudinal studyObesityAntipsychoticDiseaseInternal medicineImmunologyPsychiatryBioinformaticsBiologyBody weightPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with first-onset psychosis have evidence of impaired glucose tolerance, but otherwise are metabolically healthy when traditional cardiovascular risk markers are used. After antipsychotic treatment is started, there is rapid weight gain and emergence of dyslipidemias. Weight gain and development of abdominal obesity is accompanied by worsening chronic low-grade inflammation. Activation of innate immunity is often present at the onset of disease. One unexplored mechanism possibly contributing to these problems is altered gut microbiota. The Helsinki Early Psychosis Study recruited 97 patients with first-episode psychosis and 62 controls into a longitudinal study. Here, data on longitudinal changes in inflammation, weight gain and abdominal obesity during the first year of treatment in patients with first-episode psychosis is presented and compared with matched healthy controls. Three time points (baseline, 2 months, 12 months) are available for patients and two (baseline, 12 month) for controls. The possible contribution of different antipsychotics will be explored, and whether patients who were no longer using antipsychotics at the one-year follow-up have less problems in these measures. First results regarding the gut microbiome will be presented (Schwarz et al. 2017), and the possible contribution of gut microbiota to inflammation and weight gain in first-episode psychosis explored. Our previous findings from a subset of the study sample found most marked changes in innate immunity chemokines (Mäntylä et al. 2015), whereas full longitudinal data on 38 cyto- and chemokines will be available at the SIRS congress. As a preliminary result on the longitudinal course of inflammation, high-sensitivity C-reactive protein showed a significant increase during the first year of treatment in patients (median baseline 0.65 mg/l, 2 months 0.79 mg/l and 12 months 1.68 mg/l). Data on PBMC gene expression will also be presented, revealing notable differences related to different antipsychotic use. The findings will be discussed in the context of to what extent they may reflect underlying disease mechanisms and environmental contributions, including gut microbiota alterations, and to what extent inflammation is a secondary phenomenon related to antipsychotic use and weight gain. 1) Mäntylä T, Mantere O, Raij TT, Kieseppä T, Laitinen H, Leiviskä J, Torniainen M, Tuominen L, Vaarala O, Suvisaari J. Altered activation of innate immunity associates with white matter volume and diffusion in first-episode psychosis. PLoS One. 2015 May 13;10(5):e0125112. 2)Schwarz E, Maukonen J, Hyytiäinen T, Kieseppä T, Orešič M, Sabunciyan S, Mantere O, Saarela M, Yolken R, Suvisaari J. Analysis of microbiota in first episode psychosis identifies preliminary associations with symptom severity and treatment response. Schizophr Res. 2017 [Epub ahead of print]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSchizophrenia BulletinMême sujetTryptophan and brain disordersTravaux en français237 207