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Enregistrement W3028000822 · doi:10.1093/schbul/sbaa029.576

T16. SCHIZOPHRENIA SPECTRUM DISORDER: DEPRESSION TRAJECTORIES AND IMMUNE MARKERS

2020· article· en· W3028000822 sur OpenAlexaboutno aff
Gunnhild E. Hoprekstad, Rolf Gjestad, Eirik Kjelby, Silje Skrede, Erik Johnsen, Rune A. Kroken

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPositive and Negative Syndrome ScaleSchizophrenia (object-oriented programming)AmisulprideDepression (economics)PopulationPsychiatryMajor depressive disorderInternal medicinePsychologyMedicineClinical psychologyOlanzapinePsychosisCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Genetic findings imply a role of the immune system in the complex psychopathology of schizophrenia, and elevated serum levels of pro-inflammatory cytokines have been found in patients. Altered levels of cytokines are linked to severe depression and cognitive dysfunction, both of which are common among patients suffering from schizophrenia. Depression is important to diagnose in this patient population as consequences of untreated depression can be severe. In this study we will investigate if the level and change of immune markers in blood are related to depression in patients with schizophrenia spectrum disorders. Methods The study is part of the Bergen-Stavanger-Innsbruck-Trondheim study (BestIntro) which is a multicenter randomized controlled trial comparing treatment with amisulpride, aripirazole and olanzapine. The study included patients with schizophrenia spectrum disorders (ICD-10 F20-F29) above 18 years with a score of 4 or more one of the following items on the Positive and Negative Syndrome scale (PANSS): Delusions, hallucinations, grandiosity, suspiciousness/persecution and unusual thought content. Participants were followed throughout one year, and for this sub-study participants from all treatment arms were analyzed together. Blood samples were drawn at week 0, 1, 3, 6, 12, 26, 39 and 52. Depression was measured with the Calgary Depression Scale (CDSS) which distinguishes depression from negative symptoms. A panel of 9 immune markers were analyzed: interferon gamma (IFN-γ), interleukin 1-β (IL-1β), interleukin 10 (IL-10), interleukin 12p70 (IL-12p70), interleukin 17A (IL-17A), interleukin 2 (IL-2), interleukin 4 (IL-4), interleukin 6 (IL-6) and tumor necrosis factor alpha (TNF-α). We examined whether the level and change in inflammation parameters could be predicted by latent classes describing CDSS trajectories. Results The preliminary results suggest three different CDSS trajectories: high, moderate and low level of depression. In the three class model, the different groups were found to be related to some differences in level and change in the inflammation parameters. Baseline differences were found with higher IL-10 in the high depression group. In the 0–1 week interval, the low depression trajectory group reduced their IL1-beta, while the other two groups did not. Discussion Different courses of change in depression were identified suggesting that trajectories exist. With regard to temporal patterns of inflammatory parameters, findings point in the opposite direction of the established links between pro-inflammatory cytokines and depression. Further studies should explore if cytokine alterations in schizophrenia per se can explain this difference, or if depression in schizophrenia differs in its underlying biology from regular depressive states.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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
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