MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322617530 · doi:10.1111/acer.14992

Central markers of neuroinflammation in alcohol use disorder: A meta‐analysis of neuroimaging, cerebral spinal fluid, and postmortem studies

2023· review· en· W4322617530 sur OpenAlexaboutno aff
Claire Adams, Nina Perry, James H. Conigrave, Tristan Hurzeler, Julia Stevens, Kristiane P. Yacou Dunbar, Alicia Sweeney, Kylie Lee, Greg T. Sutherland, Paul Haber, Kirsten C. Morley

Notice bibliographique

RevueAlcohol Clinical and Experimental Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslocator proteinNeuroinflammationMeta-analysisMedicineAlcohol use disorderInclusion and exclusion criteriaNeuroimagingPostmortem studiesInternal medicinePositron emission tomographyPathologyCerebrospinal fluidOncologyAlcoholPsychiatryNuclear medicineInflammationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction and aims There is emerging evidence that heavy long‐term alcohol consumption may alter the neuroimmune profile. We conducted a meta‐analysis of the association between alcohol use disorder (AUD) and the extent of neuroinflammation using cerebrospinal (CSF), PET (Positron Emission Tomography), and postmortem studies. Design and methods A comprehensive search of electronic databases was conducted using the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta‐Analysis Protocols (PRISMA‐P) for AUD‐related terms in combination with neuroinflammatory markers and cytokine‐ and chemokine‐related terms for CSF, PET, and postmortem studies. Participants had to meet established criteria for AUD and/or heavy alcohol consumption with dependence features and be compared with healthy controls. Papers retrieved were assessed for inclusion criteria and a critical appraisal was completed using the Newcastle‐Ottawa Scale. A meta‐analysis was conducted on postmortem and PET studies. Results Eleven papers met the inclusion criteria with CSF, PET, and postmortem studies included in the final analysis. Postmortem studies demonstrate significant heterogeneity (𝑄 (14) = 62.02, 𝑝 < 0.001), with the alcohol group showing higher levels of neuroimmune markers than controls (𝑑 = 1.50 [95% CI 0.56, 2.45]). PET studies demonstrated a lower [11C] PBR28 total volume of distribution (V T) for translocator protein in the hippocampus (g = −1.95 [95% CI −2.72, −1.18], p < 0.001) of the alcohol group compared to controls. Conclusion There is emerging evidence across multiple diagnostic modalities that alcohol impacts neuroimmune signaling in the human brain.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,044
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,638
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,079 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlcohol Clinical and Experimental ResearchMême sujetNeuroinflammation and Neurodegeneration MechanismsTravaux en français237 207