Inflammation: opportunities for treatment stratification among individuals diagnosed with mood disorders
Notice bibliographique
Résumé
Mood disorders continue to be a significant burden to those affected, resulting in significant illness-associated disability and premature mortality. In addition to mood disturbance, individuals also suffer from other transdiagnostic impairments (eg, anhedonia and cognitive impairment). Although there have been significant advancements in psychiatric treatment over the last few decades, treatment efficacy (eg, symptom remission, lack of functional recovery, and disease modification) continues to be an important limitation. Consequently, there is an urgent need to identify novel approaches capable of addressing the foregoing needs, providing the basis for the exploration of conceptual models and treatment opportunities that consider inflammation to be a key factor in mood disorder development. In part driven by metabolic comorbidities, a large proportion of individuals with mood disorders also have an imbalance in the inflammatory milieu. The aim of this review is to highlight evidence implicating inflammation in various effector systems in mood disorders, with a particular focus on the intercommunication with glutamatergic signaling, immune system signaling, as well as metabolic parameters (eg, L-methyl folate bioavailability). This article also briefly reviews novel and repurposed agents that are capable of targeting the innate immune inflammatory system and possibly correcting an abnormal immune/inflammatory milieu (eg, infliximab).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».