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Enregistrement W2947182979 · doi:10.1177/1753944719851950

Inflammation, depression and cardiovascular disease in women: the role of the immune system across critical reproductive events

2019· review· en· W2947182979 sur OpenAlexaff
Gabriella Mattina, Ryan J. Van Lieshout, Meir Steiner

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Cardiovascular Disease · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComorbidityDepression (economics)DiseaseInflammationMenstrual cycleMoodInternal medicineBioinformaticsPsychiatryHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women are at increased risk for developing depression and cardiovascular disease (CVD) across the lifespan and their comorbidity is associated with adverse outcomes that contribute significantly to rates of morbidity and mortality in women worldwide. Immune-system activity has been implicated in the etiology of both depression and CVD, but it is unclear how inflammation contributes to sex differences in this comorbidity. This narrative review provides an updated synthesis of research examining the association of inflammation with depression and CVD, and their comorbidity in women. Recent research provides evidence of pro-inflammatory states and sex differences associated with alterations in the hypothalamic-pituitary-adrenal axis, the renin-angiotensin-aldosterone system and the serotonin/kynurenine pathway, that likely contribute to the development of depression and CVD. Changes to inflammatory cytokines in relation to reproductive periods of hormonal fluctuation (i.e. the menstrual cycle, perinatal period and menopause) are highlighted and provide a greater understanding of the unique vulnerability women experience in developing both depressed mood and adverse cardiovascular events. Inflammatory biomarkers hold substantial promise when combined with a patient's reproductive and mental health history to aid in the prediction, identification and treatment of the women most at risk for CVD and depression. However, more research is needed to improve our understanding of the mechanisms underlying inflammation in relation to their comorbidity, and how these findings can be translated to improve women's health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations99
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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