Salivary Metabolomic Signatures as Predictive Markers of Sex-Specific Mental Health Risk in Syrian Refugees
Notice bibliographique
Résumé
Refugees arriving from conflict zones often continue to experience trauma and are at increased risk for anxiety and depression. Those seeking asylum form a group at higher risk of suffering adverse mental health outcomes, with higher needs for psychosocial and therapeutic care. This study used a metabolomics approach based on proton nuclear magnetic resonance (1H NMR) spectroscopy of saliva to identify metabolic biomarkers that indicate mental health risk in refugees from Syria. Participants were recruited from Lethbridge Family Services and categorized into groups of high and low stress burden based on questionnaires that indicated depression (PHQ-9) and generalized anxiety (GAD-7). Metabolomic salivary profiles from 27 female and 32 male participants were analyzed by supervised and unsupervised multivariate statistical analyses to determine metabolic differences related to composite stress, depressions, and anxiety. The salivary metabolic profiles revealed the most pronounced differences in relation to anxiety in females and depression in males. Multivariate statistical analyses identified 31 metabolites and 13 biological pathways significantly altered as a function of mental health status, with the largest changes in glycolysis/gluconeogenesis, sphingolipid metabolism and taurine/hypotaurine metabolism. These results suggest that salivary 1H NMR metabolomic profiles can detect a quantifiable “metabolic fingerprint” of mental health and psychological distress in a cost-effective, objective, and non-invasive manner. This research approach holds promise as a screening tool for effective decision making to identify individuals most at risk and in need of timely emotional and medical support.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».