Association Of Serum Cystatin C Levels On The Progression And Cognition In Parkinson’s Disease (P4.045)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association of serum cystatin C levels on the progression and cognition in Parkinson’s Disease. BACKGROUND: Cystatin C is a small protein molecule produced by nearly all eukaryotic cells. Many studies showed alteration of cystatin C levels in various neurological disorders. However, few studies have explored the role of serum cystatin C in Parkinson’s disease (PD). We evaluated cystatin C as an important risk factor for PD. DESIGN/METHODS:A total of 142 PD patients and 146 healthy controls were included in this study. The patients were further divided into subgroups according to Hoehn and Yahr (H&Y) stage and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. We compared the cystatin C levels in PD patients with healthy controls and did a correlation study about cystatin C level with serum urea, creatinine, triglyceride, cholesterol, low-density lipoprotein (LDL) cholesterol, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, age, and male sex in patients with PD. We also did subgroup analysis of serum cystatin C levels according to H&Y stages or MoCA scores and tested the correlation between cystatin C levels and severity of the disease as well as cognitive dysfunction. RESULTS: Our results indicated that serum levels of cystatin C were significantly elevated in PD patients than healthy controls (p<0.05). Cystatin C levels were correlated only with age, and creatinine level (p<0.05). There were no correlations between cystatin C levels and triglyceride, cholesterol, low density lipoprotein(LDL), high density lipoprotein(HDL), urea and uric acid (p>0.05). Patients with higher H&Y stages and lower MoCA scores had elevated cystatin C levels (p<0.05). CONCLUSIONS: Cystatin C levels can be used to predict the severity of PD and evaluate the extent of cognitive dysfunction in PD patients. Study Supported by:
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».