Inflammatory alterations in dual diagnosis patients with schizophrenia and substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
The lifetime prevalence of substance use disorders (SUDs) is high (~50%) in schizophrenia (SCZ). The study objective was to evaluate the inflammatory status of dual diagnosis (DD) patients with SCZ and SUDs. Patients (n = 29) were diagnosed with a schizophrenia‐spectrum disorder and a comorbid SUD (cannabis>alcohol>cocaine) (DSM‐IV criteria). Psychiatric symptoms were evaluated with the Positive and Negative Syndrome Scale and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia. Healthy controls (n = 28) consisted of sex‐ and age‐matched volunteers without any known history of SCZ or SUDs. Plasma cytokines were assessed by multiplex immunoassay or by monoplex ELISA for higher sensitivity. Between‐group differences were assessed using ANOVA, and level of significance was set at p < 0.05. Plasma levels of interleukin (IL)‐6, IL‐8, IL‐1 receptor antagonist, and soluble IL‐2 receptor were increased in DD patients, compared to controls, while L‐17 was normal. Both IL‐6 and IL‐8 were associated with the severity of depressive symptoms and with alcohol consumption. These findings indicate that an inflammatory syndrome does exist in DD patients, and it may play a role in psychopathology. Future studies will elucidate the contribution of specific drugs of abuse and their interactions with SCZ in the dysregulation of inflammatory cytokines in DD patients. Supported by CIHR, and by AstraZeneca Pharmaceuticals.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».