Correlation of Biomarkers of Endothelium Dysfunction and Matrix Remodeling in Patients with Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Systemic sclerosis (SSc) is a multisystem disease characterized by microvascular dysfunction and excessive fibrosis. However, the relationship between these 2 features remains unclear. Endothelial dysfunction can be assessed by quantifying plasma asymmetric dimethylarginine (ADMA), an endogenous inhibitor of endothelial nitric oxide synthase. Matrix remodeling can be assessed by quantifying serum tissue inhibitor of matrix metalloproteinases-1 (TIMP-1). Both biomarkers are elevated in patients with SSc. Our objective was to test whether plasma ADMA is correlated with serum TIMP-1. METHODS: We enrolled 91 subjects, 39 patients with SSc, 28 patients with primary Raynaud's phenomenon (RP), and 24 healthy volunteers. Plasma ADMA concentrations were measured by liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Serum TIMP-1 concentrations were determined by ELISA. RESULTS: Mean ADMA concentrations were higher in patients with SSc (0.68 microM +/- 0.12) than in patients with primary RP or healthy volunteers (respectively, 0.56 microM +/- 0.14 and 0.62 microM +/- 0.12; p = 0.002). Median serum TIMP-1 concentrations were increased in patients with SSc compared to primary RP and healthy volunteers [12 (9-15), 11 (8-13), and 10 (7-13) nM, respectively; p = 0.05]. In the SSc group, we observed a statistically significant correlation between plasma ADMA and serum TIMP-1 (r = 0.34, p = 0.035). CONCLUSION: These data are consistent with our hypothesis of an association of endothelial dysfunction and matrix remodeling in scleroderma spectrum disorders.
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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) | 0,001 | 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 ».