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Enregistrement W3133264773 · doi:10.2147/ndt.s295026

Exploring the Impact of Modifiable Factors on Serum BDNF in Psychiatric Patients and Community Controls

2021· article· en· W3133264773 sur OpenAlexaff
Galen Chan, Tea Rosic, Stanislav Pasyk, Mahshid Dehghan, Zainab Samaan

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensImpactPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalDepression (economics)Body mass indexPsychiatryBrain-derived neurotrophic factorInternal medicineSchizophrenia (object-oriented programming)Cross-sectional studyCase-control studyNeurotrophic factors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) has been a focus of psychiatric research for the past two decades. BDNF has been shown to impact neural function and development. Studies have investigated serum BDNF as a biomarker for psychiatric disorders such as depression and schizophrenia. In some studies, investigators attempt to control for variables such as smoking status, exercise, or diet. However, the relationship between these factors and BDNF is not clearly established. Furthermore, some studies have questioned whether a difference in the impact of BDNF exists between psychiatric and healthy populations. Purpose: We aim to examine the association between serum BDNF levels and modifiable risk factors such as body mass index (BMI), smoking, exercise levels, and diet. Subsequently, we aim to examine whether the relationship between these risk factors and serum BDNF is different between psychiatric and control populations. Patients and Methods: We use cross-sectional data from an age- and sex-matched case–control study of participants with psychiatric inpatients and community controls without psychiatric diagnoses. Participants completed comprehensive assessments at study enrolment including sociodemographic information, smoking status, exercise, diet, and BMI. Serum BDNF levels were collected from participants. Linear regression analysis was performed to determine the association between modifiable factors and serum BDNF level. Results: A significant association was found between sedentary activity level and lower serum BDNF levels (Beta coefficient = – 2.49, 95% confidence interval [CI] – 4.70, – 0.28, p = 0.028). Subgroup analysis demonstrated that this association held for psychiatric inpatients but not for community controls; it also held in females (Beta coefficient = – 3.18, 95% CI – 6.29, – 0.07, p = 0.045) but not in males (Beta coefficient = – 1.42, 95% CI – 4.61, 1.78, p = 0.383). Antidepressant use had a significantly different association between male (Beta coefficient = 3.20, 95% CI 0.51, 5.88, p = 0.020) and female subgroups (Beta coefficient = – 3.10, 95% CI – 5.75, – 0.46, p = 0.022). No significant association was found between other factors and serum BDNF. Conclusion: Sedentary activity level may lead to lower serum BDNF levels in individuals with psychiatric diagnoses. Our findings support the notion that physical activity can provide a positive impact as part of treatment for psychiatric illness. Keywords: BDNF, psychiatric disorders, physical activity, diet, behavioral risk factors, depression

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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