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Enregistrement W2801222404 · doi:10.1002/mpr.1614

An immunological age index in bipolar disorder: A confirmatory factor analysis of putative immunosenescence markers and associations with clinical characteristics

2018· article· en· W2801222404 sur OpenAlexafffund
Lucas B. Rizzo, Walter Swardfager, Pawan Kumar Maurya, Maiara Zeni Graiff, Mariana Pedrini, Elson Asevedo, Ana Cláudia Cassinelli, Moisés Evandro Bauer, Quirino Cordeiro, Jan Scott, Elisa Brietzke, Hugo Cogo‐Moreira

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Methods in Psychiatric Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of TorontoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésImmunosenescenceConfirmatory factor analysisBipolar disorderClinical psychologyPsychologyMedicineImmunologyStructural equation modelingImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The study aims to generate an immunological age (IA) trait on the basis of immune cell differentiation parameters, and to test whether the IA is related to age and disease characteristics. METHODS: Forty-four euthymic type I bipolar disorder patients were included in this study. Five immunosenescence-related parameters were assessed: proportions of late-differentiated cells (e.g., CD3+CD8+CD28-CD27- and CD3-CD19+IgD-CD27-), and the expression of CD69, CD71, and CD152 after stimulation. Confirmatory factor analysis was applied to generate an IA trait underling the 5 measures. RESULTS: The best-fit model was constituted by 4 parameters that were each related to an underlying IA trait, with 1 cell population positively correlated (CD3+CD8+CD28-CD27- [λ = 0.544, where λ represents the loading of the parameter onto the IA trait] and 3 markers negatively correlated (CD69 [λ = -0.488], CD71 [λ = -0.833], and CD152 [λ = -0.674]). The IA trait was associated with chronological age (β = 0.360, p = .013) and the number of previous mood episodes (β = 0.426, p = .006). In a mediation model, 84% of the effect between manic episodes, and IA was mediated by body mass index. CONCLUSION: In bipolar disorder type I, premature aging of the immune system could be reliably measured using an index that validated against chronological age, which was related to adverse metabolic effects of the disease course.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,442 · 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'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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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