Inflammatory Cytokines in Children and Adolescents with Depressive Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Meta-analytic evidence shows alterations of peripheral inflammatory cytokines in adults with depressive disorders. By contrast, no evidence synthesis on alterations of peripheral inflammatory cytokines in children/adolescents with depressive disorders is available to date. To fill this gap, we conducted a systematic review and meta-analysis of case–control studies comparing serum cytokine levels in children/adolescents with depressive disorders and healthy controls. Methods: Based on a preregistered protocol (PROSPERO-CRD42018095418), we searched PubMed, Ovid, and Web of Knowledge from inception through July 21, 2018, with no language restrictions, and contacted study authors for unpublished data/information. Random-effects model was used to compute effect size for each cytokine. The Newcastle–Ottawa Scale was used to asses study bias. Results: From a pool of 4231 nonduplicate, potentially relevant references, 8 studies were retained for the qualitative synthesis and 5 for the meta-analysis. TNF-α was higher in participants with depressive disorders versus controls, falling short of statistical significance. Conclusions: Overall, due to the small number of studies, in contrast to the literature in adults, further evidence is needed to confirm possible inflammatory alterations associated with depression in youth.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».