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Enregistrement W4400280522 · doi:10.26685/urncst.621

Examining Potential Biomarkers for Depression Diagnosis: A Literature Review

2024· review· en· W4400280522 sur OpenAlexaff
Gurveen K. Dhillon, Selena C. Gangaram

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensAmgen (Canada)College of Family Physicians of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)PsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Biomarkers in depression show potential in providing insight into the pathophysiology of the disorder and subsequent treatment plans. Within research, there have been many prospective biomarkers such as endocrine markers, epigenetics, inflammatory markers, cytokines, neuroimaging, growth factors, and more. Based on recent studies, we propose three promising biomarkers associated with diagnosing major depressive disorder (MDD): growth factors, endocrine markers, and neuroimaging. Methods: Literature searches were performed using databases PsychINFO, PubMed, and Scopus, and a total of seventeen articles were used. Results: Physical changes in brain volume and thickness of specific brain regions have been associated with the occurrence of MDD such as reduced hippocampal volume in depressed patients along with thinning of the right para-hippocampus. Additionally, progressive cortical thickening in the left inferior central and pre-frontal gyrus has been observed in patients developing MDD. Brain derived neurotrophic factor (BDNF), a growth factor, could be a potential biomarker for diagnosing MDD as BDNF plays an important role in neuronal development, neuronal survival, and regulating neurotransmitter systems. Depressed individuals exhibit decreased BDNF levels, specifically in the hippocampus and prefrontal lobes. Three hormones that have been of primary interest related to MDD biomarkers include cortisol, thyroid stimulating hormone (TSH), and prolactin. These hormones are involved in the diathesis-stress response mediated by the activation of the hypothalamus-pituitary-adrenal (HPA) axis. Elevated levels of these hormones were observed in depressive patients. Discussion: Following an in-depth analysis of neuroimaging, BDNF, and hormones, differences between MDD patients and control groups were observed. Cortical thickness, functional connectivity, and brain activity (blood flow) alterations were all reported in neuroimaging studies. Mainly, decreases in BDNF levels and alterations of hormones were all observed. Each biomarker requires further investigation and limitations that must be considered. Conclusion: Overall, the literature review on prospective MDD biomarkers suggests abnormalities in BDNF, cortisol, TSH, and prolactin levels in MDD patients. Structural brain differences were also observed through neuroimaging. Ultimately, studying biomarkers would allow us to better visualize how depression affects the body, allowing for the development of diverse diagnostic and treatment courses.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,006
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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