Serum Levels of Tumor Necrosis Factor-α and Vascular Endothelial Growth Factor in the Subtypes of Clinical High Risk Individuals: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Numerous studies have established the roles of inflammation and angioneurins in the pathogenesis of schizophrenia (SCZ). This study aimed to compare the serum levels of tumour necrosis factor (TNF)-α and vascular endothelial growth factor (VEGF) in patients at clinical high risk (CHR) for psychosis or SCZ at baseline and one year after treatment. Methods: A total of 289 CHR participants from the Shanghai At Risk for Psychosis Extended Program (SHARP) were tracked for a year. They were divided into two and four subtypes based on symptom severity according to the Structured Interview for Prodromal Syndromes (SIPS) and received standard medical care. At baseline and one-year follow-up, TNF-α and VEGF were detected using enzyme-linked immunosorbent assay, and pathological features were assessed using the Global Assessment of Function (GAF) score. Results: Baseline TNF-α levels did not differ significantly, while VEGF levels were lower in patients with more severe symptoms. VEGF showed a negative correlation with negative features, both overall (r = -0.212, p = 0.010) and in the subgroup with higher positive scores (r = -0.370, p = 0.005). TNF-α was positively correlated with negative symptoms in the subgroup with higher negative scores (r = 0.352, p = 0.002). A three-way multivariate analysis of variance demonstrated that participants in Subtype 1 of positive or negative symptoms performed better than those in Subtype 2, with significant main effects and interactions of group and both cytokines. Discussion: TNF-α and VEGF levels are higher and lower, respectively, in CHR patients with more severe clinical symptoms, particularly negative symptoms, which point to a worsening inflammatory and vascular status in the brain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».