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Enregistrement W4282964214 · doi:10.3390/brainsci12060785

NAA/Glu Ratio Associated with Suicidal Ideation in Pilot Sample of Autistic Youth and Young Adults

2022· article· en· W4282964214 sur OpenAlexafffund
Iska Moxon‐Emre, Paul E. Croarkin, Zafiris J. Daskalakis, Daniel M. Blumberger, Rachael E. Lyon, Hideaki Tani, Peter Truong, Meng‐Chuan Lai, Pushpal Desarkar, Napapon Sailasuta, Péter Szatmári, Stephanie H. Ameis

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCampbell Family Mental Health Research InstituteNational Institute of Mental HealthOntario Brain InstituteHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoDepartment of Psychiatry, University of TorontoFondation Brain CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health FoundationScottish Rite Charitable Foundation of CanadaNational Institutes of HealthCentre for Addiction and Mental HealthTemerty Family Foundation
Mots-clésSuicidal ideationAutism spectrum disorderGlutamatergicAutismPsychologyBiomarkerGlutamate receptorClinical psychologyYoung adultPsychiatryMedicineInternal medicinePoison controlInjury preventionDevelopmental psychologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suicidality is increased in autism spectrum disorder (ASD), yet effective interventions are lacking. Developing biologically based approaches for preventing and treating suicidality in ASD hinges on the identification of biomarkers of suicidal ideation (SI). Here, we assessed magnetic resonance spectroscopy (MRS) markers of glutamatergic neurotransmission in ASD youth and young adults. Twenty-eight ASD participants (16–33 years) underwent 1H-MRS, and metabolites were quantified using LCModel. N-acetylaspartate (NAA), glutamate (Glu), and the NAA/Glu ratio from the left dorsolateral prefrontal cortex were compared between ASD SI+ (n = 13) and ASD SI− (n = 15) participants. We found that ASD SI+ participants had a higher NAA/Glu ratio compared ASD SI- participants. The NAA/Glu ratio also predicted SI and significantly discriminated between ASD SI+/SI− participants. All analyses including NAA and Glu alone were non-significant. Here, we provide preliminary evidence for the importance of NAA/Glu in ASD with SI, with implications for biomarker discovery. Further mechanistic research into risk and interventional approaches to address SI in ASD are needed.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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