Pro-inflammatory cytokines level in depressed patients with suicidal behaviour: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The study assesses proinflammatory factors in major depressive disorder (MDD) patients with and without suicidal behaviors, and healthy controls, to identify potential biomarkers for suicidal behaviors and prevention strategies. METHODS: We conducted a systematic review, which we have registered in Prospero (#CRD42024547764), and searched through five databases until March 2024. We included observational studies in English that reported on depressed patients with and without suicidal behaviors, as well as healthy controls, and measured the levels of pro-inflammatory cytokines. The Newcastle- Ottawa Scale was used for quality evaluation of the studies and the main analysis was performed using Stata 17. RESULTS: One systematic review resulted in 4,369 articles but only 24 were selected for the review. The meta-analysis showed depressed patients with suicidal behaviors had significantly higher interleukin (IL)-6 levels compared to the control group with a standardized mean difference (SMD) of 1.26 [0.07, 2.45]; I² = 98.81%. There was no significant difference noted between the depressed patients suffering from suicidal behaviors and those not suffering (SMD 0.42 [-0.58, 1.42]; I² = 98.50%). There is no significant difference between the groups in the levels of tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) and IL-10. Further analysis of IL-4, IL-2, IL-1β, IF-γ, and TGF-β1 also indicated no significant group differences. CONCLUSION: The review found no significant cytokine differences (including IFN-γ, IL-1β, IL-2, IL-4, IL-8, IL-10, TGF-β1, TNF-α) between depressed individuals with or without suicidal ideation and controls. Variations likely reflect methodological differences, highlighting the need for standardized, longitudinal research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».