Treatment effects on neurometabolite levels in schizophrenia: A meta-analysis dataset of proton magnetic resonance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
This article describes a dataset for a meta-analysis that aimed to investigate the effects of treatment on the neurometabolite status in patients with schizophrenia (DOI of original article: https://doi.org/10.1016/j.schres.2020.03.069 [1]). The data search was performed with MEDLINE, Embase, and PsycINFO. The neurometabolites investigated include glutamate, glutamine, glutamate + glutamine, gamma-aminobutyric acid, N-acetylaspartate, and myo-inositol, and the regions of interest (ROIs) include the frontal cortex, temporal cortex, parieto-occipital cortex, thalamus, basal ganglia, and hippocampus. The meta-analysis was conducted with a random-effects model, and the use of the standardized mean difference method between pre- and post-treatment of subjects for neurometabolites in each ROI of three patient groups or more. The dataset covers raw data of 39 patient groups (773 patients with schizophrenia at follow-up) with neurometabolite levels measured by magnetic resonance spectroscopy both before and after treatment. Furthermore, it contains details of clinical characteristics and treatment types for each group. Therefore, the data would be useful for a reinvestigation of treatment effects on the neurometabolite status from diverse points of view, as well as for the development of future treatment strategies for psychiatric diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».