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Enregistrement W2914529824 · doi:10.3389/fpsyt.2019.00057

Insulin Resistance as a Shared Pathogenic Mechanism Between Depression and Type 2 Diabetes

2019· review· en· W2914529824 sur OpenAlexafffund
Natalia de M. Lyra e Silva, Minh P. Lam, Cláudio N. Soares, Douglas P. Munoz, Roumen Milev, Fernanda G. De Felice

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute for Translational NeuroscienceFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroCanadian Institutes of Health ResearchConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAlzheimer Society
Mots-clésInsulin resistanceDepression (economics)Type 2 diabetesObesityMood disordersMoodAnxietyDiabetes mellitusInsulin receptorDementiaMechanism (biology)Bipolar disorderMedicineBioinformaticsInsulinPsychiatryPsychologyEndocrinologyInternal medicineBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuropsychiatric disorders and type 2 diabetes (T2D) are major public health concerns proposed to be intimately connected. T2D is associated with increased risk of dementia, neuropsychiatric and mood disorders. Evidences of the involvement of insulin signaling on brain mechanisms related to depression indicate that insulin resistance, a hallmark of type 2 diabetes, could develop in the brains of depressive patients. In this article, we briefly review possible molecular mechanisms associating defective brain insulin signaling with reward system, neurogenesis, synaptic plasticity and hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) stress axis in depression. We further discuss the involvement of tumor necrosis factor α (TNFα) promoting defective insulin signaling and depressive-like behavior in rodent models. Finally, due to the high resistant rate of anti-depressants, novel insights into the link between insulin resistance and depression may advance the development of alternative treatments for this disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations161
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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