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Enregistrement W4308387600 · doi:10.1016/j.bbih.2022.100554

Neuroinflammation and neuroprogression in depression: Effects of alternative drug treatments

2022· review· en· W4308387600 sur OpenAlexaff
Brandon Richardson, Andrew J. Macpherson, Francis Rodriguez Bambico

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior & Immunity - Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinflammationMajor depressive disorderAntidepressantInflammationMedicineNeuroscienceProinflammatory cytokineAnimal models of depressionMonoamine neurotransmitterPsychologyBioinformaticsPsychiatrySerotoninAnxietyImmunologyInternal medicineMoodBiologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given that available antidepressant pharmacotherapies are not optimally effective, there is a need for alternative treatment options that are rooted in a comprehensive understanding of the illness's pathophysiology. Major depressive disorder (MDD) has been historically attributed to monoamine, i.e., serotonin (5-hydroxytryptamine, 5-HT) imbalance and some brain morphological pathologies that have directed treatment towards particular medications that are only minimally effective. MDD pathophysiologies have now been regarded as linked to chronic inflammation and MDD can be treated with compounds that have anti-inflammatory properties. Individuals vulnerable to MDD have increased baseline neuroinflammatory response that is exacerbated by psychogenic stress. When pro-inflammatory mechanisms are chronically hyperactive, dysfunction of brain-related processes occur. We propose that inflammation is one of the primary mechanisms that trigger biological changes leading to MDD. Inflammatory resolution occurs when homeostasis is achieved after an inflammatory response. However, cascading biological events are likely to prevent resolution from occurring and worsen both inflammation and MDD. Novel and alternative pharmacotherapies-e.g., ketamine, cannabinoids, and psychedelics-provide a richer mechanistic perspective on the role of neuroinflammation and neuroprogression by means of rapid, short-term, and long-term symptom relief potentially based on their anti-inflammatory properties. These drugs ultimately decrease proinflammatory cytokine levels that correspond with improved symptoms. However, it is unclear what differentiates these compounds from others in their mechanistic efficacy. Thus, a closer investigation into their anti-inflammatory effects is imperative in order to better elucidate the link between MDD and inflammation, as well as uncover the mechanisms involved in long-term symptom reduction of MDD.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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