The Role of Inflammation in Depression and Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Depression and fatigue are conditions responsible for heavy global societal burden, especially in patients already suffering from chronic diseases. These symptoms have been identified by those affected as some of the most disabling symptoms which affect the quality of life and productivity of the individual. While many factors play a role in the development of depression and fatigue, both have been associated with increased inflammatory activation of the immune system affecting both the periphery and the central nervous system (CNS). This is further supported by the well-described association between diseases that involve immune activation and these symptoms in autoimmune disorders, such as multiple sclerosis and immune system activation in response to infections, like sepsis. Treatments for depression also support this immunopsychiatric link. Antidepressants have been shown to decrease inflammation, while higher levels of baseline inflammation predict lower treatment efficacy for most treatments. Those patients with higher initial immune activation may on the other hand be more responsive to treatments targeting immune pathways, which have been found to be effective in treating depression and fatigue in some cases. These results show strong support for the hypothesis that depression and fatigue are associated with an increased activation of the immune system which may serve as a valid target for treatment. Further studies should focus on the pathways involved in these symptoms and the development of treatments that target those pathways will help us to better understand these conditions and devise more targeted treatments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».