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Enregistrement W4313909178 · doi:10.1016/j.schres.2022.12.049

Depression trajectories and cytokines in schizophrenia spectrum disorders - A longitudinal observational study

2023· article· en· W4313909178 sur OpenAlexaboutno aff
Gunnhild E. Hoprekstad, Eirik Kjelby, Rolf Gjestad, Farivar Fathian, Tor Ketil Larsen, Solveig Klæbo Reitan, Maria A. Rettenbacher, Anja Torsvik, Silje Skrede, Erik Johnsen, Rune A. Kroken

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelse Vest Regionalt HelseføretakNorges ForskningsrådHelse Vest
Mots-clésPositive and Negative Syndrome ScalePsychologySchizophrenia (object-oriented programming)Depression (economics)Observational studyCytokineClinical psychologyMajor depressive disorderInternal medicinePsychiatryLatent growth modelingMedicinePsychosisCognitionDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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