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Enregistrement W4389783191 · doi:10.1186/s12888-023-05453-w

Electroretinography and suicidal behaviors: a systematic review

2023· review· en· W4389783191 sur OpenAlexaff
Mark Mohan Kaggwa, Sébastien Prat, Arianna Davids, Amara Robbins, Bailea Erb, Мини Mамак, Gary Chaimowitz, Andrew T Olagunju

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErgPsychologyElectroretinographySuicidal behaviorLatency (audio)PsychiatryClinical psychologyAudiologyMedicineSuicide preventionPoison controlNeuroscienceMedical emergencyComputer scienceRetina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Electroretinogram (ERG) is one of the tools used to investigate the electrophysiological underpinnings of mental health illnesses and major clinical phenomena (e.g., suicide) to improve their diagnosis and care. While multiple studies have reported specific ERG changes among individuals with suicidal behaviors, we know of no review that has been done to characterize their findings to inform future research. METHODS: This review included available literature concerning ERG and suicidal behaviors. The paper's first section briefly overviews the theoretical basis of ERG and neurotransmitters involved in suicidal behaviors. The second section describes the findings of a review of studies reporting ERG findings among individuals with suicidal behaviors. RESULTS: Most reviewed studies reported normal amplitude and implicit time of the a-waves, but the latency in individuals with suicidal behaviors was lower than normal. Additionally, the b-waves amplitude was reduced, but the implicit time and latency were increased. The b-a amplitude ratio and oscillatory potential were decreased. CONCLUSION: Despite identifying certain ERG correlates with suicidal behaviors in the existing studies, there is a need for adequately powered and methodologically robust studies to advance clinical translation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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