Biomarkers in Trypanosoma cruzi-Infected and Uninfected Individuals with Varying Severity of Cardiomyopathy in Santa Cruz, Bolivia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Twenty to thirty percent of persons with Trypanosoma cruzi infection eventually develop cardiomyopathy. If an early indicator were to be identified and validated in longitudinal studies, this could enable treatment to be prioritized for those at highest risk. We evaluated cardiac and extracellular matrix remodeling markers across cardiac stages in T. cruzi infected (Tc+) and uninfected (Tc-) individuals. METHODS: Participants were recruited in a public hospital in Santa Cruz, Bolivia and assigned cardiac severity stages by electrocardiogram and echocardiogram. BNP, NTproBNP, CKMB, troponin I, MMP-2, MMP-9, TIMP-1, TIMP-2, TGFb1, and TGFb2 were measured in specimens from 265 individuals using multiplex bead systems. Biomarker levels were compared between Tc+ and Tc- groups, and across cardiac stages. Receivers operating characteristic (ROC) curves were created; for markers with area under curve>0.60, logistic regression was performed. RESULTS: Analyses stratified by cardiac stage showed no significant differences in biomarker levels by Tc infection status. Among Tc+ individuals, those with cardiac insufficiency had higher levels of BNP, NTproBNP, troponin I, MMP-2, TIMP-1, and TIMP-2 than those with normal ejection fraction and left ventricular diameter. No individual marker distinguished between the two earliest Tc+ stages, but in ROC-based analyses, MMP-2/MMP-9 ratio was significantly higher in those with than those without ECG abnormalities. CONCLUSIONS: BNP, NTproBNP, troponin I, MMP-2, TIMP-1, and TIMP-2 levels rose with increasing severity stage but did not distinguish between Chagas cardiomyopathy and other cardiomyopathies. Among Tc+ individuals without cardiac insufficiency, only the MMP-2/MMP-9 ratio differed between those with and without ECG changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».