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Enregistrement W7118064860 · doi:10.1093/geroni/igaf122.1566

sTNFR1 is Associated with Depressive Symptoms in Community-Dwelling Older Adults: A Logistic Regression Analysis

2025· article· en· W7118064860 sur OpenAlexaboutno aff
Russell Calderon, Nada Lukkahatai, Jing Huang, Melissa Hladek, Junxin Li

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Logistic regressionPsychological interventionDementiaBiomarkerCognitionDemographicsDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inflammation has been implicated in the pathophysiology of depression, but specific inflammatory pathways may differentially contribute to depressive symptoms in older adults. This study examines the relationship between inflammatory biomarkers and depression in 91 community-dwelling older adults without dementia [Montreal Cognitive Assessment ≥17] using baseline data from a randomized clinical trial (NCT03959202). Depression was assessed using the Geriatric Depression Scale, with scores >5 indicating depression. Plasma-derived inflammatory biomarkers, including C-reactive protein (CRP), interleukin-6 (IL-6), tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), and soluble TNF receptor-1 (sTNFR1), were Z-score normalized. A logistic regression model examined associations between biomarkers and depression, adjusting for age, sex, body mass index, and mild cognitive impairment (MCI) status. Participants were 70.2±6.2 years old, 80.2% females, 19.8% with MCI. Overall, 20.8% of participants (n = 19) were classified as having depression. In adjusted analyses, sTNFR1—a key mediator for TNF signaling—was significantly associated with depression (OR = 2.89, 95% CI [1.20, 5.60], p = 0.009), indicating that individuals with higher sTNFR1 levels had nearly three times the odds of depression. However, CRP, IL-6, and TNF-α were not significantly related to depression. These findings support sTNFR1 as a potential inflammatory biomarker linked to late-life depression, independent of demographics and cognitive status. Clinically, measuring sTNFR1 levels in routine visits may help in identifying older adults with risk for depression and informing early intervention strategies. Given its role in TNF-mediated inflammation, sTNFR1 warrants investigation as a potential target for interventions addressing late-life depression. Larger longitudinal studies should further elucidate the causal role of TNF signaling pathways in geriatric depression.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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