MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2955135686 · doi:10.3389/fpsyt.2019.00423

Glucocorticoid Resistance: Is It a Requisite for Increased Cytokine Production in Depression? A Systematic Review and Meta-Analysis

2019· review· en· W2955135686 sur OpenAlexaff
Andrew J. Perrin, Mark Horowitz, Jacob Roelofs, Patricia A. Zunszain, Carmine M. Pariante

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésGlucocorticoidGlucocorticoid receptorCytokineMeta-analysisInternal medicineEndocrinologyMedicineTumor necrosis factor alphaImmune systemDexamethasoneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucocorticoid resistance – reduced function of the glucocorticoid receptor (GR) – is seen in many depressed patients. It is argued that this resistance to glucocorticoids leads to failure of normal feedback regulation on the immune system. High levels of pro-inflammatory cytokines result. We sought to identify evidence supporting or refuting a link between glucocorticoid resistance and immune dysregulation in depression, and to summarize retrieved evidence in aggregate form. Methods: We systematically reviewed and meta-analysed studies that examined cytokine levels in depressed patients compared with controls and that also reported a measure of glucocorticoid resistance. These measures included plasma cortisol, the dexamethasone suppression test (DST), GR expression levels and the results of in vitro assays of GR function. We conducted four separate meta-analyses to test for moderating effects of glucocorticoid resistance on cytokine production in depression. After sub-grouping 32 studies by the ratio of cortisol levels in patients compared with controls, we observed a trend for increasing glucocorticoid resistance (i.e., the most hypercortisolemic patients) to be associated with increased production of IL-6 [d = 0.94; 95% CI (0.29, 1.59)] and TNF-α [d = 0.46; 95% CI (0.12, 0.79)]. We stratified 9 studies that reported DST results by relative glucocorticoid resistance between patients and controls, identifying a trend for higher glucocorticoid resistance in patients, compared with controls, to be associated with higher cytokine production in patients (170 patients and 187 controls). This was particularly evident when studies were sub-grouped by source of cytokine – plasma [d = 1.04; 95% CI (0.57, 1.50)] versus in vitro [d = 0.24; 95% CI (-0.20, 0.67)]. Stratifying the 4 studies (147 patients and 118 controls) that used in vitro assays of GR function or GR expression to quantify glucocorticoid resistance revealed variable contributions to cytokine production in patients compared with controls [overall effect size d = 1.35; 95% CI (0.53, 2.18)]. Our work provides some support for a model conceptualizing glucocorticoid resistance as a requisite for increased inflammation in depression. The limited number of studies identified highlights the need for purpose-designed investigations that directly examine the relationship between glucocorticoid resistance and cytokine production in depression.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,032
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations98
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychiatryMême sujetStress Responses and CortisolTravaux en français237 207