An Exploratory Study of Inflammatory Biomarkers and Extrapyramidal Side Effects in Patients with Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extrapyramidal symptoms (EPS) are common side effects of antipsychotic medications and can contribute to medication non-adherence and subsequent relapse in schizophrenia. Recent research suggests that inflammatory markers, such as the neutrophil-lymphocyte ratio (NLR), platelet-lymphocyte ratio (PLR), monocyte-lymphocyte ratio (MLR), and systemic immune-inflammation index (SII), may serve as biomarkers for treatment response in schizophrenia. This exploratory study is a first look at the relationship between these inflammatory markers and EPS in patients with schizophrenia. Study Design: Fifty patients with schizophrenia spectrum disorders were recruited, with 28 completing bloodwork. EPS was assessed using the Extrapyramidal Symptom Rating Scale (ESRS), and overall side effects were evaluated using the Glasgow Antipsychotic Side-Effect Scale (GASS). Blood samples were analyzed to calculate NLR, PLR, MLR, and SII. Study Results: Monocyte count was negatively correlated with the ESRS akathisia subscale. Higher SII scores were significantly associated with self-reported parkinsonism and hyperkinesia. Patients on clozapine had significantly higher PLR and MLR compared to those on other antipsychotics. No significant association was found between total GASS scores and inflammatory markers. Conclusions: These findings suggest that certain inflammatory markers may be associated with specific EPS subscales. Further research with larger samples is needed to validate these results.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».