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Enregistrement W3038577791 · doi:10.1097/md.0000000000021068

Association between arginine catabolism and major depressive disorder

2020· article· en· W3038577791 sur OpenAlexaboutno aff
Bing Cao, Runze Deng, Dongfang Wang, Li Li, Zhongyu Ren, Lixin Xu, Xiao Gao

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthwest University
Mots-clésMedicineMeta-analysisPublication biasMajor depressive disorderPsycINFOCochrane LibraryFunnel plotArginineObservational studyMEDLINEBioinformaticsClinical psychologyInternal medicineBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alterations in the levels of arginine and its related catabolic products (ie, ornithine, citrulline, and argininosuccinate) in the urea and nitric oxide cycles were reported to play roles in the pathogenesis of major depressive disorder (MDD). The aim of this meta-analysis study is to explore the associations between arginine with its related catabolic products and MDD, and to discuss the possible role of arginine catabolism in the pathoetiology of MDD. METHODS: This study will be conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. The English language literature published in the databases of PubMed, EMBASE, PsycINFO and Web of Science will be systematically searched. Forest plots will be used to estimate the associations between arginine and its related catabolic products with MDD. Subgroup analysis and meta-regression will also be performed to investigate the source of the potential heterogeneity. Sensitivity analysis will be performed to strengthen the results and to investigate whether any single study would have a significant effect on the results of meta-analysis. Publication bias will be tested for using the funnel plot with Begg test and Egger test. The Newcastle-Ottawa Scale will be applied to assess the risk of bias of observational studies. RESULTS: An integrated assessment of arginine with its related catabolic products may contribute to predict the risk of MDD. ETHICS AND DISSEMINATION: The results of associations between arginine with its related catabolic products and MDD will be reported in a peer-reviewed publication. With our findings from this meta-analysis, we hope to provide the most up-to-date evidence for the contributions of arginine and related catabolic products to predict the risk of MDD. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: The protocol of current meta-analysis has been registered at the Open Science Framework [Available at: https://doi.org/10.17605/osf.io/7fn59].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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