The systemic immune-inflammation index (SII) as a biomarker for depression in a community sample of adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Depression is associated with increased levels of pro-inflammatory biomarkers in children and adolescents. As research to date has primarily focused on inflammatory cytokines, the potential role of white blood cells (WBCs) and platelets in the inflammatory response is not well understood. This study examines the association of blood cell based inflammatory indices, including the systemic immune-inflammation index (SII), and depressive symptoms in participants in the Adolescent Brain Cognitive Development Study. Methods: Adolescents were recruited from community settings and completed self-report measures of depression symptoms and semi-structured psychiatric interview to determine depression diagnosis. Participants provided blood samples to obtain absolute counts of neutrophil, lymphocyte, monocyte, and platelet levels for calculation of inflammatory indices. The association between depression and inflammatory markers was examined while accounting for participant age, sex, ethnicity, comorbid psychiatric disorder, parental education and annual household income. Results: = 0.012), after adjusting for covariates. Diagnosis of depression was not associated with WBC levels or indices. Conclusions: In this community-based sample of adolescents, greater depressive symptoms were associated with elevated SII and individual white blood cell levels. Future studies using larger, longitudinal clinical samples are needed to confirm the potential role of the SII in adolescent depression, and the involvement of inflammation in early-onset depression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».