Putative Astroglial Dysfunction in Schizophrenia: A Meta-Analysis of 1H-MRS Studies of Medial Prefrontal Myo-Inositol
Notice bibliographique
Résumé
Background Several lines of evidence support a role for astroglial pathology in schizophrenia. Myo-inositol is particularly abundant in astroglia. Many small sized studies have reported on myo-inositol concentration in schizophrenia, but to date these have not been pooled to estimate a collective effect size. Methods We reviewed all proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) studies reporting myo-inositol values for patients satisfying DSM or ICD based criteria for schizophrenia in comparison to a healthy controls group in the medial prefrontal cortex published until February 2018. A random-effects model was used to calculate the pooled effect size using metafor package. A meta-regression analysis of moderator variables was also undertaken. Results The literature search identified 19 studies published with a total sample size of 585 controls, 561 patients with schizophrenia. Patients with schizophrenia had significantly reduced medial prefrontal myo-inositol compared to controls (RFX standardised mean difference=0.19, 95% CI [0.05-0.32], z=2.72, p=0.0067; heterogeneity p = 0.09). Studies with more female patients reported more notable schizophrenia-related reduction in myo-inositol (z=2.53, p=0.011). Discussion We report a small, but significant reduction in myo-inositol concentration in the medial prefrontal cortex in schizophrenia. The size of the reported effect indicates that the biological pathways affecting the astroglia are likely to operate only in a subset of patients with schizophrenia. MRS myo-inositol could be a useful tool to stratify and investigate such patients.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».