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Enregistrement W4317380799 · doi:10.1016/j.nbd.2023.106005

Neuro-immune crosstalk in depressive symptoms of multiple sclerosis

2023· review· en· W4317380799 sur OpenAlexaff
Chao Wang, Yulin Zhou, Anthony Feinstein

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Disease · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisAntidepressantImmune systemDepression (economics)Context (archaeology)PsychiatryPsychologyMedicineMajor depressive disorderDepressive symptomsCrosstalkNeuroscienceClinical psychologyCognitionImmunologyAnxietyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depressive disorders can occur in up to 50% of people with multiple sclerosis in their lifetime. If left untreated, comorbid major depressive disorders may not spontaneously remit and is associated with an increased morbidity and mortality. Conversely, epidemiological evidence supports increased psychiatric visit as a significant prodromal event prior to diagnosis of MS. Are there common molecular pathways that contribute to the co-development of MS and psychiatric illnesses? We discuss immune cells that are dysregulated in MS and how such dysregulation can induce or protect against depressive symptoms. This is not meant to be a comprehensive review of all molecular pathways but rather a framework to guide future investigations of immune responses in depressed versus euthymic people with MS. Currently, there is weak evidence supporting the use of antidepressant medication in comorbid MS patients. It is our hope that by better understanding the neuroimmune crosstalk in the context of depression in MS, we can enhance the potential for future therapeutic options.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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