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Enregistrement W4414788775 · doi:10.1007/978-3-032-05630-6_8

Metabolic Abnormalities in Psychiatric Disorders A Transdiagnostic, Whole-Body Approach

2025· book-chapter· en· W4414788775 sur OpenAlexaff
Sabina Berretta, Ana C. Andreazza, Dorit Ben‐Shachar, Javier Gilbert‐Jaramillo, Jill R. Glausier, Margaret Hahn, Iris‐Tatjana Kolassa, R. Nehir Mavioğlu, Anthony Molina, Martin Picard, Zóltan Sarnyai, Robert E. McCullumsmith, Johann Steiner, Kim Q.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)Socioeconomic statusDiabetes mellitusMetabolic syndromeImmune DysfunctionClinical phenotypeMetabolic control analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychiatric disorders have traditionally been conceptualized as conditions primarily affecting the brain. However, mounting evidence challenges this view, revealing complex interactions between systemic energy metabolism, immune function, and brain physiology. This chapter examines the critical role of metabolic abnormalities in psychiatric disorders, advocating for a “whole-body” framework of investigation. Recent research demonstrates that individuals with severe psychiatric disorders experience significantly reduced life expectancy, largely due to metabolic and cardiovascular conditions that are not fully attributable to medication side effects. Evidence from genetic as well as peripheral and central nervous system studies reveals multifaceted metabolic dysregulation across psychiatric disorders, including altered glucose metabolism, mitochondrial function, and oxidative stress. Notably, specific metabolic signatures may correspond to distinct clinical phenotypes that cut across traditional diagnostic boundaries, suggesting the need for a transdiagnostic approach to both research and treatment strategies. The relationship between metabolic dysfunction and psychiatric symptoms is bidirectional and complex. Although metabolic abnormalities may not directly cause psychiatric disorders, they likely represent significant risk factors that interact with genetic, physiological, environmental, and socioeconomic conditions. Understanding these interactions is crucial for developing more effective, personalized therapeutic strategies. Future investigations focused on identifying biology-based symptom constructs may be better able to guide individualized treatment approaches than traditional diagnostic categories.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,009

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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