The 24-hour urinary cortisol in post-traumatic stress disorder: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies found inconsistent results on the relationship between post-traumatic stress disorder (PTSD) and concentrations of 24-hour (24-h) urinary cortisol. This study performed a systematic review and meta-analysis to summarize previous findings on this relationship. METHODS: We searched in the databases of Web of Science, PubMed, Embase, and Psyc-ARTICLES for articles published before September 2018. We used the random-effects model with restricted maximum-likelihood estimator to synthesize the effect sizes by calculating the standardized mean difference (SMD) and assessing its significance. RESULTS: Six hundred and nineteen articles were identified from the preceding databases and 20 of them were included in the meta-analysis. Lower concentrations of 24-h urinary cortisol were observed in patients with PTSD when compared with the controls (SMD = -0.49, 95%CI [-0.91; -0.07], p = 0.02). Subgroup analysis revealed that the concentrations of 24-h urinary cortisol were lower in PTSD patients than in the controls for studies that included female participants or studies that included participants from the United States of America. CONCLUSIONS: Overall, decreased levels of 24-h urinary cortisol were linked with the pathophysiology of PTSD. Nonetheless, more studies should be conducted to validate the molecular underpinnings of urine cortisol degeneration in PTSD.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».