Differentiating Medicated Patients Suffering from Major Depressive Disorder from Healthy Controls by Spot Urine Measurement of Monoamines and Steroid Hormones
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Major Depressive Disorder (MDD) is a common psychiatric disorder. Currently, there is no objective, cost-effective and non-invasive method to measure biological markers related to the pathogenesis of MDD. Previous studies primarily focused on urinary metabolite markers which are not proximal to the pathogenesis of MDD. Herein, we compare urinary monoamines, steroid hormones and the derived ratios amongst MDD when compared to healthy controls. Methods: Morning urine samples of medicated patients suffering from MDD (n = 47) and healthy controls (n = 41) were collected. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was performed to measure five biomarkers: cortisol, dopamine, noradrenaline, serotonin and sulphate derivative of dehydroepiandrosterone (DHEAS). The mean urinary levels and derived ratios of monoamines and steroid hormones were compared between patients and controls to identify potential biomarkers. The receiver operative characteristic curve (ROC) analysis was conducted to evaluate the diagnostic performance of potential biomarkers. Results: Medicated patients with MDD showed significantly higher spot urine ratio of DHEAS/serotonin (1.56 vs. 1.19, p = 0.004) and lower ratio of serotonin/dopamine (599.71 vs. 888.60, p = 0.008) than healthy controls. A spot urine serotonin/dopamine ratio cut-off of >667.38 had a sensitivity of 73.2% and specificity of 51.1%. Conclusions: Our results suggest that spot urine serotonin/dopamine ratio can be used as an objective diagnostic method for adults with MDD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».