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Enregistrement W2905856502 · doi:10.4212/cjhp.v45i6.2674

The Serotonin System — Part II: Pharmacological Interventions

2018· article· en· W2905856502 sur OpenAlexvenueno aff
Zubin Austin

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerotoninPsychological intervention5-HT receptorReceptorAffect (linguistics)PharmacologyMedicineNeurosciencePsychologyBioinformaticsPsychiatryInternal medicineBiologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT There is increasing evidence that alterations in the serotonin system may mediate various psychiatric dysfunctions. By directly influencing and modifying either the specific receptor implicated in the dysfunction, or the serotonin system generally, success with treatment has been demonstrated. Price et al. have proposed a method for classifying pharmacological interventions which affect the serotonin system.  The five groups of agents (precursors, releasers, reuptake inhibitors, receptor agonists, and receptor antagonists) act in different ways, which in part, accounts for their efficacy in treatment or prevention of psychiatric illness. This paper will review the medications which modulate serotonin production, resorption or interaction at the receptor level. The clinical implications of such modulation, and the success of such psychopharmacologic treatment will be assessed with respect to a variety of common psychoadaptive conditions. The underlying assumption of this psychopharmacologic approach is that the dysregulation of certain neurotransmitters, in particular serotonin, results in the expression of certain psychopathologies. Success with agents which directly or indirectly effect the serotonin system provides some support for this hypothesis.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreSynthèse

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

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