Evidence-based umbrella review of 162 peripheral biomarkers for major mental disorders
Notice bibliographique
Résumé
The literature on non-genetic peripheral biomarkers for major mental disorders is broad, with conflicting results. An umbrella review of meta-analyses of non-genetic peripheral biomarkers for Alzheimer's disease, autism spectrum disorder, bipolar disorder (BD), major depressive disorder, and schizophrenia, including first-episode psychosis. We included meta-analyses that compared alterations in peripheral biomarkers between participants with mental disorders to controls (i.e., between-group meta-analyses) and that assessed biomarkers after treatment (i.e., within-group meta-analyses). Evidence for association was hierarchically graded using a priori defined criteria against several biases. The Assessment of Multiple Systematic Reviews (AMSTAR) instrument was used to investigate study quality. 1161 references were screened. 110 met inclusion criteria, relating to 359 meta-analytic estimates and 733,316 measurements, on 162 different biomarkers. Only two estimates met a priori defined criteria for convincing evidence (elevated awakening cortisol levels in euthymic BD participants relative to controls and decreased pyridoxal levels in participants with schizophrenia relative to controls). Of 42 estimates which met criteria for highly suggestive evidence only five biomarker aberrations occurred in more than one disorder. Only 15 meta-analyses had a power >0.8 to detect a small effect size, and most (81.9%) meta-analyses had high heterogeneity. Although some associations met criteria for either convincing or highly suggestive evidence, overall the vast literature of peripheral biomarkers for major mental disorders is affected by bias and is underpowered. No convincing evidence supported the existence of a trans-diagnostic biomarker. Adequately powered and methodologically sound future large collaborative studies are warranted.
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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 | 0,019 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».