Increase in serum brain-derived neurotrophic factor levels during early withdrawal in severe alcohol users
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Changes in brain-derived neurotrophic factor (BDNF) have been linked to the neuroadaptative consequences of chronic alcohol use and associated with disease severity and prognosis. Few studies have evaluated the influence of drug withdrawal and clinical and sociodemographic data on BDNF levels in severe alcohol users. Objectives Our goals were (1) to evaluate variation in BDNF levels during alcohol withdrawal and, (2) to assess the influence of putative confounding factors on BDNF levels. Methods Our sample consists of 62 men with alcohol use disorder undergoing a detoxification process. Serum BDNF levels were measured using a commercial sandwich-ELISA kit, at two points: before and after the detoxification period. Results We found an increase in BDNF levels during alcohol withdrawal (25.4±9.6 at admission vs. 29.8±10.2 ng/ml at discharge; p < 0.001), even after controlling for potential confounders (positive family history, number of days between blood sample collections, and age) (Generalized Estimating Equation: coefficient = -4.37, 95% confidence interval [95%CI] -6.3; -2.4; p < 0.001). Moreover, individuals who had first-degree relative with alcohol dependence had smaller increases in BDNF levels than individuals with no family history (14.8 [95%CI -5.3; 35.6] vs. 35.3 [95%CI 15.4; 74.8]; p = 0.005). Conclusions In summary, variation in BDNF levels seems to be influenced by withdrawal in severe alcohol users. A positive family history of alcohol dependence could also be a factor that influences variation in this biomarker.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».