Serotonergic underpinnings of obsessive‐compulsive disorder: A systematic review and meta‐analysis of neuroimaging findings
Notice bibliographique
Résumé
Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a frequent and disabling condition, with many patients being treatment-resistant. Improved understanding of its neurobiology is vital for better therapies. Evidence is still conflicting regarding specific serotonergic-related dysfunctions in OCD. We systematically reviewed the literature to provide a quantitative assessment of the role of serotonin (5-HT) in patients with untreated OCD through imaging. We searched for neuroimaging studies investigating central 5-HT tonus in unmedicated patients with OCD, excluding studies comprising treated patients to prevent bias from antidepressant-induced changes in serotonergic tonus. We also conducted a meta-analysis using a homogeneous group of positron emission tomography and single photon emission computed tomography articles that compared 5-HT transporter (SERT) and 5-HT2A receptor (HT2AR) binding potential in different brain regions of patients with untreated OCD and healthy controls. The systematic review encompassed 18 articles, with 13 included in the subsequent meta-analysis. Risk of bias was assessed by a revised form of the Newcastle-Ottawa Scale. We provided standardized mean difference (SMD) values for SERT and 5-HT2AR binding potential measures across 15 different brain regions. Patients with OCD showed lower SERT binding potential in the brainstem (SMD = -1.13, 95% CI [-1.81 to -0.46]), midbrain (SMD = -0.54, 95% CI [-0.92 to -0.16]), and thalamus/hypothalamus regions (SMD = -0.58, 95% CI [-0.99 to -0.18]) with neglectable to moderate heterogeneity. By combining results from 2 decades of molecular imaging studies, we show that individuals with OCD exhibit lower SERT binding potential in specific brain regions, providing compelling evidence of a 5-HT system dysfunction. However, the exact mechanisms underlying this phenotype remain elusive. The limitations include heterogeneity across studies in populations, imaging techniques, and radiotracer usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».