Neurobiology and Therapeutic Potential of Cyclooxygenase-2 (COX-2) Inhibitors for Inflammation in Neuropsychiatric Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychiatric disorders, such as depression, bipolar disorder, schizophrenia, obsessive-compulsive disorder, and neurodevelopmental disorders such as autism spectrum disorder, are associated with significant illness burden. Accumulating evidence supports an association between these disorders and inflammation. Consequently, anti-inflammatory agents, such as the cyclooxygenase-2 inhibitors, represent a novel avenue to prevent and treat neuropsychiatric illness. In this paper, we first review the role of inflammation in psychiatric pathophysiology including inflammatory cytokines' influence on neurotransmitters, the hypothalamic-pituitary-adrenal axis, and microglial mechanisms. We then discuss how cyclooxygenase-2-inhibitors influence these pathways with potential therapeutic benefit, with a focus on celecoxib, due to its superior safety profile. A search was conducted in PubMed, Embase, and PsychINFO databases, in addition to Clinicaltrials.gov and the Stanley Medical Research Institute trial registries. The results were presented as a narrative review. Currently available outcomes for randomized controlled trials up to November 2017 are also discussed. The evidence reviewed here suggests cyclooxygenase-2 inhibitors, and in particular celecoxib, may indeed assist in treating the symptoms of neuropsychiatric disorders; however, further studies are required to assess appropriate illness stage-related indication.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».