High PLC-C level in major depressive disorder and its relationship with disease severity: a different perspective on coagulation in major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Large platelets are an important risk factor for the development of thrombosis.In this study, we aimed to measure the presence of large cell platelets and its relationship with disease severity in major depressive disorder (MDD).Material and methods: In this study, platelet volume indices were analyzed from the complete blood count (CBC) results of 103 cases (51 MDD and 52 controls) analyzed retrospectively.For the experimental group of MDD patients, the Hamilton Depression Rating Scale (HAM-D) and Hamilton Anxiety Rating Scale (HAM-A) were applied and compared to platelet parameters.Results: The study found that platelet large cell ratio (PLC-R) and platelet large cell count (PLC-C) values were higher in the MDD group compared to healthy controls.ROC analysis showed that PLC-C > 91.24 had 70.6% sensitivity and 80.8% specificity for MDD.Pearson correlation analysis showed that PLC-C values and HAM-D scores correlated positively in MDD patients.Conclusions: A simple CBC analysis detects PLC-R and PLC-C.Indices that give the ratio (PLC-R) and number (PLC-C) of larger and more active platelets in terms of coagulation should be emphasized.Our study found higher PLC-R and PLC-C values in patients with MDD compared to the control group, and increased PLC-C values with increased severity of depression.Thus PLC-C may be a useful marker for the increased coagulation activity observed in MDD patients and MDD patients with high PLC-R and PLC-C values may benefit from preventive antithrombotic therapy.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».