Pharmacological interventions and telomere length in patients with schizophrenia and bipolar disorder: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with schizophrenia and bipolar disorder have a life expectancy shorter than the general population. Cellular mechanisms underlying accelerated ageing, such as telomere shortening, may contribute to this premature mortality. We aimed to provide a comprehensive evaluation of the impact of pharmacological treatments for schizophrenia and bipolar disorder on telomere length. METHOD: PRISMA/MOOSE systematic review and meta-analysis from inception to June 2024. PubMed, Cochrane Library, SCOPUS, Web of Science, Embase and PsycInfo databases were searched for eligible studies. Methodological quality and risk of bias were evaluated with the Newcastle-Ottawa Scale and the Risk of Bias In Non-randomized Studies - of Exposure (ROBINS-E) respectively. RESULTS: An initial search retrieved 2133 articles. However, only 28 studies were finally included in qualitative synthesis and 19 in meta-analysis. All studies identified in the review were observational. Random-effects model analysis was used to quantify the difference in telomere length between cohorts of patients with schizophrenia or bipolar disorder and healthy control groups. The meta-analysis confirmed that telomere length was shorter in patients with schizophrenia (SMD = 0.35, 95 % CI 0.11 to 0.60; p=<0.0001) and bipolar disorder (SMD = 0.18, 95 % CI -0.04 to 0.39 p=<0.0001) than in healthy controls. This difference was not modified by predominant treatment with either lithium (SMD = 0.37, 95 % CI 0.04 to 0.69; p=<0.0001) or antipsychotics (SMD = 0.20, 95 % CI 0.02 to 0.38; p=<0.0001) at cohort level across studies. CONCLUSIONS: Patients with schizophrenia or bipolar disorder have shorter telomeres than healthy populations. Predominant treatment with lithium or antipsychotics at cohort level did not have an impact on such shortening difference. REGISTRATION: PROSPERO CRD42024598840.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».