Depression trajectories and cytokines in schizophrenia spectrum disorders - A longitudinal observational study
Notice bibliographique
Résumé
Depression occurs frequently in all phases of schizophrenia spectrum disorders. Altered activity in the immune system is seen in both depression and schizophrenia. We aimed to uncover depressive trajectories in a sample of 144 adult individuals with schizophrenia spectrum disorders followed for one year, in order to identify possible cytokine profile differences. Patients were assessed longitudinally with the Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), where a score above 6 predicts depression. The serum cytokine concentrations for tumor necrosis factor (TNF)-alpha, interferon (IFN)-gamma, interleukin (IL)-1beta, IL-2, IL-4, IL-6, IL-10, IL-12p70 and IL-17A were measured using immunoassays. Latent growth curve models, multilevel models and latent class growth analysis (LCGA) were applied. The LCGA model supported three latent classes (trajectories) with differing CDSS profiles during the one-year follow-up: a high CDSS group (40.8 % of participants), a moderate CDSS group (43.9 %) and a low CDSS group (15.3 %). Five single PANSS items predicted affiliation to depressive trajectory: hallucinations, difficulty in abstract thinking, anxiety, guilt feelings and tension. In the high CDSS group, despite diminishing psychotic symptoms, depressive symptoms persisted throughout one year. The pro-inflammatory cytokines IFN-γ, IL-1β and TNF-α were differentially distributed between the depressive trajectories, although levels remained remarkably stable throughout 12 months. Significant changes were found for the anti-inflammatory cytokine IL-10 at baseline with an accompanying difference in change over time. More research is required to optimize future treatment stratification and investigate the contribution of inflammation in depressed patients with schizophrenia spectrum disorders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».