<sup>1</sup> H-MRS metabolites in antipsychotic-responsive versus non-responsive psychosis: a meta- and mega-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the mechanisms underlying the response to antipsychotic medications is critical for refining targets for new interventions and predicting clinical outcomes. This study presents a mega-analysis of individual participant data (N = 1,189) from 18 ¹H-MRS datasets to examine differences in neurometabolites in antipsychotic non-responsive compared to antipsychotic-responsive psychosis, accompanied by complementary meta-analyses across the wider published literature (23 studies, N = 1,844). The mega-analysis revealed that antipsychotic non-response is associated with elevated levels of glutamate, Glx (the sum of glutamate and glutamine), choline, and myo-inositol (mI) in the medial frontal cortex (MFC) compared to individuals who showed a good antipsychotic response and healthy controls. Follow-up analyses revealed that elevated MFC Glx in antipsychotic non-responders, compared with responders, is already evident prospectively in first-episode psychosis, whereas elevated mI is most pronounced in individuals meeting criteria for treatment resistance following antipsychotic treatment. The elevations in MFC choline and mI associated with antipsychotic non-response were also detected in the meta-analysis. In both the meta- and mega-analysis, several metabolites were more variable in the patient than the healthy control groups. Collectively, these data provide the most robust evidence to date linking antipsychotic non-response in psychosis to elevations in medial frontal glutamate, choline and mI. The findings support the continued investigation of glutamate-acting and inflammatory pathway-associated interventions for psychosis and schizophrenia, and particularly for patients who have not responded to antipsychotic treatment.
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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 | 0,021 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».