Association between serum lipid levels, osteoprotegerin and depressive symptomatology in psychotic disorders
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Notice bibliographique
Résumé
Although the relationship between positive and negative symptoms of psychosis and dyslipidemia has been thoroughly investigated in recent studies, the potential link between depression and lipid status is still under-investigated. We here examined the association between lipid levels and depressive symptomatology in patients with psychotic disorders, in addition to their possible inflammatory associations. Participants (n = 652) with the following distribution: schizophrenia, schizophreniform and schizoaffective disorder (schizophrenia group, n = 344); bipolar I, II, NOS, and psychosis NOS (non-schizophrenia group, n = 308) were recruited consecutively from the Norwegian Thematically Organized Psychosis (TOP) Study. Clinical data were obtained by Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), and Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS). Blood samples were analyzed for total cholesterol (TC), low-density lipoprotein (LDL), triglyceride (TG), C-reactive protein (CRP), soluble tumor necrosis factor receptor 1(sTNF-R1), osteoprotegerin (OPG), and interleukin 1 receptor antagonist (IL-1Ra). After adjusting for age, gender, BMI, smoking, and dyslipidemia-inducing antipsychotics, TC and LDL scores showed significant associations with depression [β = 0.13, p = 0.007; β = 0.14, p = 0.007], and with two inflammatory markers: CRP [β = 0.14, p = 0.007; β = 0.16, p = 0.007] and OPG [β = 0.14, p = 0.007; β = 0.11, p = 0.007]. Total model variance was 17% for both analyses [F(12, 433) = 8.42, p < 0.001; F(12, 433) = 8.64, p < 0.001]. Current findings highlight a potential independent role of depression and inflammatory markers, CRP and OPG in specific, in the pathophysiology of dyslipidemia in psychotic disorders.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle