Indirect Calorimetry to Measure Metabolic Rate and Energy Expenditure in Psychiatric Populations: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Psychiatric and metabolic disorders are highly comorbid and the relationship between these disorders is bidirectional. The mechanisms underlying the association between psychiatric and metabolic disorders are presently unclear, which warrants investigation into the dynamics of the interplay between metabolism, substrate utilization, and energy expenditure in psychiatric populations, and how these constructs compare to those in healthy controls. Indirect calorimetry (IC) methods are a reliable, minimally invasive means for assessing metabolic rate and substrate utilization in humans. This review synthesizes the extant literature on the use of IC on resting metabolism in psychiatric populations to investigate the interaction between psychiatric and metabolic functioning. Consistently, resting energy expenditures and/or substrate utilization values were significantly different between psychiatric and healthy populations in the studies contained in this review. Furthermore, resting energy expenditure values were systematically overestimated when derived from predictive equations, compared to when measured by IC, in psychiatric populations. High heterogeneity between study populations (e.g., differing diagnoses and drug regimens) and methodologies (e.g., differing posture, time of day, and fasting status at measurement) impeded the synthesis of results. Standardized IC protocols would benefit this line of research by enabling meta-analyses, revealing trends within and between different psychiatric disorders.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».