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Enregistrement W3026291856 · doi:10.1093/schbul/sbaa029.772

T212. LEVELS OF GLUTAMATERGIC NEUROMETABOLITES IN PATIENTS WITH SEVERE TREATMENT-RESISTANT SCHIZOPHRENIA: A PROTON MAGNETIC RESONANCE SPECTROSCOPY STUDY

2020· article· en· W3026291856 sur OpenAlexaff
Ryosuke Tarumi, Sakiko Tsugawa, Yoshihiro Noda, Eric Plitman, Shiori Honda, Karin Matshusita, Sofia Chavez, Kyosuke Sawada, Masataka Wada, Mié Matsui, Shinya Fujii, Takahiro Miyazaki, M. Mallar Chakravarty, Hiroyuki Uchida, Gary Remington, Ariel Graff‐Guerrero, Masaru Mimura, Shinichiro Nakajima

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior cingulate cortexSchizophrenia (object-oriented programming)Internal medicinePositive and Negative Syndrome ScaleGlutamatergicPathophysiologyMedicineAntipsychoticPsychologyPsychiatryGlutamate receptorPsychosisGastroenterologyEndocrinologyReceptorCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Approximately 30% of patients with schizophrenia do not respond to antipsychotics and are thus considered to have treatment-resistant schizophrenia (TRS). To date, only four studies have examined glutamatergic neurometabolite levels using proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) in patients with TRS, collectively suggesting that glutamatergic dysfunction may be implicated in the pathophysiology of TRS. Notably, the TRS patient population in these studies had mild to moderate illness severity, which is not entirely reflective of what is observed in clinical practice. Methods In this present work, we compared glutamate+glutamine (Glx) levels in the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) and caudate among patients with TRS, patients with non-TRS, and healthy controls (HCs), using 3T 1H-MRS (PRESS, TE=35ms). TRS criteria were defined by severe positive symptoms (i.e. ≥5 on 2 Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) positive symptom items or ≥4 on 3 PANSS positive symptom items) despite standard antipsychotic treatment. Results A total of 95 participants were included (29 TRS patients [PANSS=111.2±20.4], 33 non-TRS patients [PANSS=49.8±13.7], and 33 HCs). dACC Glx levels were higher in the TRS group versus HCs (group effect: F[2,75]=4.74, p=0.011; TRS vs. HCs: p=0.012). No group differences were identified in the caudate. There were no associations between Glx levels in these regions and clinical severity in either patient group. Discussion Our results confirm that higher dACC Glx might be related to the pathophysiology underlying TRS, by demonstrating this phenomenon in a TRS patient population reflective of clinical practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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