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Enregistrement W2952829270 · doi:10.22215/etd/2018-13304

Impacts of Early Life Adversity on Microbiota and Immune Functioning in Individuals with Major Depressive Disorder

2018· dissertation· en· W2952829270 sur OpenAlexaff
Carley Richards

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Immune systemMajor depressive disorderPsychologyClinical psychologyNeglectMedicineDepressive symptomsGut floraImmunologyPsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early life stress may contribute to depression vulnerability, possibly through immune system development and gut microbial colonization patterns.Increased pro-inflammatory cytokines and differences in gut microbiota composition have been seen in depressed individuals.The current study investigated inflammatory and bacterial profiles of 39 individuals with a current major depressive episode and 43 healthy volunteers with varying severity of childhood trauma.Plasma interleukin (IL)-6/IL-10 ratios was positively correlated with depression severity, and childhood trauma explained variance in severity of symptoms above and beyond that accounted for by the IL-6/IL-10 ratios.Expression of Faecalibacterium prausnitzi (F.prausnitzi) in stool was decreased in depressed participants compared to healthy controls.Importantly, this relationship was significant only in participants who had experienced moderateto-severe physical neglect.These findings suggest a relationship between particular gut bacteria and depressive symptoms that is dependent on the presence of specific types of early life trauma.Table of Contents Abstract……………………………………………………………………………………… Acknowledgements………………………………………………………………………….. List of Abbreviations………………………………………………………………………… List of Tables/Figures………………………………………………………………………... List of Appendices…………………………………………………………………………… Introduction………………………………………………………………………………….Early Life Trauma and Depression……………………………………..…………….Inflammatory Measures Implicated in Depression Vulnerability and Severity……… Microbiome Alterations Implicated in Depression Vulnerability and Severity……... Goals and Hypotheses of Current Study……………………………………………... Materials and Methods……………………………………………………………………….. Participants…………………………………………………………………………… Experimental Design……………………………………………………………….… Experimental Procedures and Materials………………………………………….….. Statistical Analyses…………………………………………………………………... Results…………………………………………………………………………………….….. Demographics and Diet……………………………………………………………… Psychological Measures……………………………………………………………… Group comparison of inflammation/bacterial profiles ………………………….……Inflammation/bacterial/psychological measure relationships…………………..…….

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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