Neuroinflammation in Delirium: A Postmortem Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delirium can be hypothesized to be an extreme manifestation of sickness behavior in elderly persons with neurodegenerative disease. The purpose of this study was to investigate whether increased cerebral inflammation with microglial, astrocyte, and cytokine activation exists in patients with delirium compared to nondelirious patients. METHODS: Postmortem brain tissue from 9 cases with delirium was compared to 6 age-matched controls without delirium. Human leukocyte antigen-DR (HLA-DR) and CD68 cell count and glial fibrillary acidic protein (GFAP), interleukin-1β (IL-1β), IL-6,β-amyloid, and tau protein immunoreactivity were determined in hippocampus, frontal cortex, and white matter. RESULTS: There were no significant differences in the patients with delirium compared to the controls with respect to age 73 versus 70.5 years (p=0.72) or dementia (22% versus 0%, p=0.22). Both markers for microglial activity showed significantly higher scores in delirium brain specimens than controls in the total brain score (HLA-DR 129 vs. 20 and CD68 30 vs. 8.5) as well as in the various brain areas separately. The immunoreactivity of astrocyte activity (GFAP) was higher in the total brain score in patients with delirium (5.2 vs. 4.0, p=0.05), but in the various brain areas this was only significant in the dentate gyrus. IL-6 immunoreactivity was higher in patients with delirium in all brain areas and IL-1β was not detectable. Coexisting infectious disease or dementia did not influence the overall results. CONCLUSIONS: These preliminary study results show an association between human brain activity of microglia, astrocytes, and IL-6 and delirium in elderly patients and add to the accumulating evidence that inflammatory mechanisms are involved in delirium.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».