Neuroinflammation and schizophrenia – is there a link?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: a historical prelude to modern understandingHippocrates, often regarded as the founding figure in empirical medicine, was the first to acknowledge the impact of environmental factors on general and mental health in his work "In airs, waters, and places."However, it took over two millennia for substantial epidemiological studies to explore the relationship between mental disorders, such as schizophrenia, and environmental factors like birth seasonality.Although Tramer's groundbreaking 1929 study identified a pattern of winter-spring births in 3100 patients with psychosis, a consistent association with schizophrenia was established only by the end of 20th century (1). Maternal immune activation (MIA) and increased relative risk of schizophrenia in offspringExtensive epidemiological studies in the last two decades have consistently shown that exposure to prenatal MIA significantly increases the odds of developing schizophrenia later in life (2, 3).Khandaker et al.'s (2013) systematic review highlighted a two-to fivefold heightened risk (3), while a more recent metanalysis by Zhou et al. (2021), encompassing 23 observational studies, identified a more modest yet steady increase in psychosis risk among children born to mothers who experienced infections during pregnancy (OR = 1.25, 95% confidence interval (CI): 1.1-1.41;p = 0.001) (4).It is hypothesized that inflammatory molecules, such as cytokines and chemokines (e.g., TNF-a, IL-1b, IL-6), triggered by prenatal pathogenic exposure, may penetrate the placenta, impair fetal brain development, and cause lasting disturbances in neurodevelopmental trajectories (5, 6).Support for this theory comes from various Frontiers in Psychiatry frontiersin.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».