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Enregistrement W1489637646 · doi:10.1111/chf.12007

Elevated Levels of Interleukin 6 and C‐Reactive Protein Associated With Cognitive Impairment in Heart Failure

2012· article· en· W1489637646 sur OpenAlexaboutno aff
Ponrathi Athilingam, Jan A. Moynihan, Leway Chen, Rita D’Aoust, Maureen Groër, Kevin E. Kip

Notice bibliographique

RevueCongestive Heart Failure · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineCognitive impairmentHeart failureC-reactive proteinInterleukin 6InterleukinCognitionInternal medicineCardiologyInflammationPsychiatryCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is abundant evidence on inflammatory mechanisms in heart failure (HF) that are used for prognostication of the disease; however, data are lacking regarding the association between elevated cytokines, C-reactive protein (CRP), and cognition in HF. A cross-sectional pilot study of 38 patients with HF, aged 62 years (standard deviation± 9 years), predominantly men (68%) and Caucasian (79%) were screened for cognitive function using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The study aimed to examine cognitive scores on MoCA with cytokines, interleukin 6 [IL-6] and tumor necrosis factor α [TNF-α], and CRP as indicators of early cognitive changes in HF. The result showed no direct correlation between cardiac variables and the MoCA score. The MoCA score, however, was inversely associated with IL-6 (r=-0.53, P=.001) and CRP (r=-0.34, P=.04), with no association to TNF-α. Regression analysis on the MoCA score and log-transformed IL-6 accounted for an additional 11% variation and remained statistically significant (P=.008) after controlling for covariates of education, living arrangements, and loneliness. The large effect size (R(2) =0.87) found in this pilot study provides rationale for a larger exploratory study to examine associations between cognitive function, cytokines, and CRP levels and help design future intervention studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations70
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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