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Enregistrement W4283520930 · doi:10.25011/cim.v45i2.38096

Metabolomics and Cytokine Analysis for Identification of Schizophrenia with Auditory Hallucination

2022· article· en· W4283520930 sur OpenAlexvenueno aff
Xinchun Li, Chao Yang, Xiaoli Liang, Dongfeng Li, Zhiqiang Zhou, Huiqiong Xiao, Xuejun Liu, Li Jie, Dong Yang, Meizhi Li

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Xinjiang
Mots-clésPositive and Negative Syndrome ScaleSchizophrenia (object-oriented programming)BiomarkerInternal medicinePsychosisYoung Mania Rating ScalePsychologyClinical Global ImpressionMedicinePsychiatryChemistryBipolar disorderBiochemistryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the metabolic profile and biomarkers of schizophrenia with auditory hallucinations (AHs). METHODS: A total of 18 schizophrenic patients with the symptom of pure AHs (pAHs), 28 without AH (nAHs) and 43 age-matched healthy persons (Con) were enrolled in this study. Participants in pAHs and nAHs groups had relapsed into exacerbations of psychosis after self-discontinuing antipsychotics for at least one month; blood samples were drawn prior to restarting anti-psychotic treatment. Participants with history of recreational substance use were excluded. Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and Auditory Hallucinations Rating Scale (AHRS) were used to assess the clinical mental state of all samples. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to estimate the level of cytokines, and metabolomics analysis to identify potential biomarkers and pathways in the three groups. Graphpad 8.0 software was used to calculate the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. The relationship between metabolites and cytokines were determined using correlation analysis. RESULTS: Questionnaire scores showed significant differences in the positive symptom scale and PANSS total between nAHs and pAHs groups. Four cytokines (BDNF, IL-2, NGF-β and TNF-α) differed significantly among the three groups. Six molecules in the nAHs group (phenylalanine, hippurate, serine, glutamate, valine and cystine) and four in the pAHs group (phenylalanine, serine, glutamate and cystine) were identified as potential biomarkers. In addition, phenylalanine was shown as a potential independent diagnostic biomarker for pAHs. Correlation analysis revealed that cystine and serine were significantly negatively correlated with IL-2 in the pAHs group. CONCLUSIONS: This study revealed the metabolic profile of patients with schizophrenia with AHs and provided new information to support the diagnosis. The identification of unique biomarkers would contribute to objective and reliable diagnoses of patients with schizophrenia with AH.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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