The Relationship Between Serum Cytokine Levels and the Degree of Psychosis and Cognitive Impairment in Patients With Methamphetamine-Associated Psychosis in Chinese Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cytokine levels can be changed in methamphetamine (METH) use disorders (MUDs) and primary psychosis. The present study assessed serum levels of some kinds of interleukins (ILs) in METH-associated psychosis (MAP) and their relationships with psychotic symptoms and cognitive dysfunction. Methods: Serum IL-2R, IL-6, IL-8, and IL-10 levels were examined by chemiluminescence assays in MAP patients (n = 119) and healthy controls (n = 108). The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA) were administered. Results: Serum levels of IL-6 and IL-8 were significantly increased in MAP patients (all p < 0.05). There was a negative relationship between IL-2R levels and PANSS positive (P) subscale scores (r = −0.193, p = 0.035). IL-6, IL-8 and IL-10 levels were all negatively correlated with the naming, delayed recall and orientation subscores on the MOCA (r = −0.209, p = 0.022; r = −0.245, p = 0.007; r = −0.505, p < 0.001, respectively). Conclusions: Our results indicate that immune disturbances are related to MAP and that IL-2R, IL-6, IL-8, and IL-10 are associated with the severity of psychotic symptoms and cognitive function impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».