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Enregistrement W3126122972 · doi:10.1093/schbul/sbab001

Matrix Metalloproteinase 9 Blood Alterations in Patients With Schizophrenia Spectrum Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3126122972 sur OpenAlexaboutno aff
Georgios Schoretsanitis, Renato de Filippis, Maria Ntogka, Stefan Leucht, Christoph U. Correll, John M. Kane

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillH. Lundbeck A/SNational Center of Neurology and PsychiatryGenentechLes Laboratories Pierre FabreSunovionNational Institute of Mental HealthSanofiTeva Pharmaceutical IndustriesAllerganEli Lilly and Company
Mots-clésInternal medicineMedicinePositive and Negative Syndrome ScaleMeta-analysisConfidence intervalSchizophrenia (object-oriented programming)GastroenterologyPsychiatryPsychosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Matrix metalloproteinase 9 (MMP-9), an extracellular network protease implicated in glutamatergic signaling, may be part of the pathophysiology of schizophrenia spectrum disorders (SSD). METHODS: We performed a systematic review in PubMed/Embase until July 15, 2020, conducting a random-effects meta-analysis of studies comparing MMP-9 blood levels in SSD vs healthy controls (HCs) and psychiatric controls (PCs), calculating between-group differences in standardized mean differences (SMDs) ± 95% confidence intervals (CIs). Meta-regression analyses included sex, age, illness duration, antipsychotic dose, and Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) total/subscales. Subgroup analyses included first-episode patients (FEP) vs non-FEP, each vs HCs and vs PCs, and blood sample type. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Four, five, and two trials were rated as high, fair, and low quality. In 11 studies (n = 1443), 643 patients (age = 36.7 ± 14.1 years, females = 42.9%) were compared with HCs (n = 631), with 4 studies including also 169 PCs. MMP-9 levels were higher in SSD vs HCs (SMD = 0.52, 95%CI = 0.20-0.85, P = .002), but not in PCs vs HCs (n = 132, after removing one implausible outlier [SMD = 0.33, 95%CI = -0.16 to 0.85, P = .082]). MMP-9 differences between SSD and HCs were associated with higher PANSS total (coefficient = 0.02, 95%CI = 0.01-0.02, P < .001), PANSS positive (coefficient = 0.08, 95%CI = 0.02-0.13, P = .006), and PANSS general scores (coefficient = 0.02, 95%CI = 0.01-0.03, P < .001). MMP-9 level differences vs HCs did not vary significantly between FEP (n = 103, SMD = 0.44, 95%CI = 0.15-0.72, P = .71) and non-FEP patients (n = 466, SMD = 0.59, 95%CI = 0.38-0.80; P = .34) (FEP vs non-FEP: P = .39). In four high-quality studies, MMP-9 levels remained significantly higher in SSD vs HCs (SMD = 0.82, 95%CI = 0.03-1.61). CONCLUSIONS: Findings suggest MMP-9 upregulation in SSD, requiring further validation and understanding of related pathways.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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