MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3033374523 · doi:10.1177/0748730420929448

Are Circadian Disturbances a Core Pathophysiological Component of Schizophrenia?

2020· review· en· W3033374523 sur OpenAlexafffund
Tara C. Delorme, Lalit K. Srivastava, Nicolas Cermakian

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Rhythms · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVelux Stiftung
Mots-clésCircadian rhythmSchizophrenia (object-oriented programming)NeurosciencePsychologyChronobiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schizophrenia is a multifactorial disorder caused by a combination of genetic variations and exposure to environmental insults. Sleep and circadian rhythm disturbances are a prominent and ubiquitous feature of many psychiatric disorders, including schizophrenia. There is growing interest in uncovering the mechanistic link between schizophrenia and circadian rhythms, which may directly affect disorder outcomes. In this review, we explore the interaction between schizophrenia and circadian rhythms from 2 complementary angles. First, we review evidence that sleep and circadian rhythm disturbances constitute a fundamental component of schizophrenia, as supported by both human studies and animal models with genetic mutations related to schizophrenia. Second, we discuss the idea that circadian rhythm disruption interacts with existing risk factors for schizophrenia to promote schizophrenia-relevant behavioral and neurobiological abnormalities. Understanding the mechanistic link between schizophrenia and circadian rhythms will have implications for mitigating risk to the disorder and informing the development of circadian-based therapies.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biological RhythmsMême sujetCircadian rhythm and melatoninTravaux en français237 207