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Enregistrement W4210775271 · doi:10.1016/j.bpsgos.2022.01.006

Systemic Inflammatory Biomarkers in DSM-5–Defined Disorders and COVID-19: Evidence From Published Meta-analyses

2022· review· en· W4210775271 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry Global Open Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoCanada Research Chairs
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineOutbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)C-reactive proteinInterleukinPandemicInterleukin 6CoronavirusInflammationSystemic inflammation2019-20 coronavirus outbreakImmunologyMeta-analysisVirologyInternal medicineDiseaseCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On March 11, 2020, the World Health Organization declared the outbreak of the novel SARS-CoV-2 (severe acute respiratory syndrome coronavirus 2) as a global pandemic. At the center of SARS-CoV-2 is the activation of inflammatory markers; remarkably, interleukin 6 and C-reactive protein seem to be consistently elevated in patients with SARS-CoV-2. Here, we showed that increased systemic C-reactive protein and interleukin 6 are common biomarkers of both severe COVID-19 and DSM-5-defined disorders. However, it is not known whether patients with psychiatric disorders with preexisting increased interleukin 6 and C-reactive protein are more vulnerable to severe complications of COVID-19 because of the additive inflammatory processes.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0110,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,086 · 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