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Enregistrement W4390843146 · doi:10.1016/j.bbi.2023.12.018

Differential expression of haptoglobin in individuals at clinical high risk of psychosis and its association with global functioning and clinical symptoms

2024· article· en· W4390843146 sur OpenAlexaff
Colm Healy, Jonah F. Byrne, Subash Raj Suasi, Melanie Föcking, David Mongan, Eleftheria Kodosaki, Meike Heurich, Gerard Cagney, Kieran Wynne, Carrie E. Bearden, Scott W. Woods, Barbara A. Cornblatt, Daniel H. Mathalon, William S. Stone, Tyrone D. Cannon, Jean Addington, Kristin S. Cadenhead, Diana O. Perkins, Clark Jeffries, David Cotter

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior and Immunity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesScience Foundation IrelandWellcome Trust
Mots-clésGlobal Assessment of FunctioningPsychosisInternal medicineHaptoglobinPsychosocialSchizophrenia (object-oriented programming)CohortLogistic regressionPsychologyPositive and Negative Syndrome ScaleClinical psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immune dysregulation has been observed in patients with schizophrenia or first-episode psychosis, but few have examined dysregulation in those at clinical high-risk (CHR) for psychosis. The aim of this study was to examine whether the peripheral blood-based proteome was dysregulated in those with CHR. Secondly, we examined whether baseline dysregulation was related to current and future functioning and clinical symptoms. METHODS: We used data from participants of the North American Prodromal Longitudinal Studies (NAPLS) 2 and 3 (n = 715) who provided blood samples (Unaffected Comparison subjects (UC) n = 223 and CHR n = 483). Baseline proteomic data was quantified from plasma samples using mass spectrometry. Differential expression was examined between CHR and UC using logistic regression. Psychosocial functioning was measured using the Global Assessment of Functioning scale (GAF). Symptoms were measured using the subscale scores from the Scale of Psychosis-risk Symptoms; positive, negative, general, and disorganised. Three measures of each outcome were included: baseline, longest available follow-up (last follow-up) and most severe follow-up (MSF). Associations between the proteomic data, GAF and symptoms were assessed using ordinal regression. RESULTS: = <0.001). HP was cross-sectionally and longitudinally associated with functioning and symptoms such that higher HP values were associated with poorer functioning and more severe symptoms. Results were evident after stringent adjustment and poorer functioning was observed in both NAPLS cohort separately. CONCLUSION: We demonstrate that elevated HP is robustly observed in those at CHR for psychosis, irrespective of transition to psychosis. HP is longitudinally associated with poorer functioning and greater symptom severity. These results agree with previous reports of increased HP gene expression in individuals at-risk for psychosis and with the dysfunction of the acute phase inflammatory response seen in psychotic disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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