Matrix Metalloproteinase 9 Blood Alterations in Patients With Schizophrenia Spectrum Disorders: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».