Changes in Inflammatory Markers in Clinical High Risk of Developing Psychosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Immune alterations are associated with the progression of psychosis. However, there are few studies designed to longitudinally measure inflammatory biomarkers during psychotic episodes. We aimed to assess changes in biomarkers from the prodromal phase to psychotic episodes in individuals with clinical high risk (CHR) of psychosis and compare converters and non-converters to psychosis as well as healthy controls (HCs). METHODS: We enrolled 394 individuals with CHR and 100 HCs. A total of 263 individuals with CHR completed the 1-year follow-up, and 47 had converted to psychosis. Interleukin (IL)-1β, 2, 6, 8, 10, tumor necrosis factor-α (TNF-α), and vascular endothelial growth factor levels were measured at baseline and 1 year after completion of the clinical assessment. RESULTS: The baseline serum levels of IL-10, IL-2, and IL-6 were significantly lower in the conversion group than in the non-conversion group (IL-10, p = 0.010; IL-2, p = 0.023; IL-6, p = 0.012) and HC (IL-6: p = 0.034). Self-controlled comparisons showed that IL-2 changed significantly (p = 0.028), and IL-6 levels tended toward significance (p = 0.088) in the conversion group. In the non-conversion group, serum levels of TNF-α (p = 0.017) and VEGF (p = 0.037) changed significantly. Repeated measures analysis of variance revealed a significant time effect related to TNF-α (F = 4.502, p = 0.037, effect size (η2) = 0.051), a group effect related to IL-1β (F = 4.590, p = 0.036, η2 = 0.062), and IL-2 (F = 7.521, p = 0.011, η2 = 0.212), but no time × group effect. DISCUSSION: Alterations in the serum levels of inflammatory cytokines were found to precede the first episode of psychosis in the CHR population, particularly for those who later converted to psychosis. Longitudinal analysis supports the varied roles of cytokines in individuals with CHR with later psychotic conversion or non-conversion outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».