Tumor necrosis factor‐<b>α</b> and transforming growth factor‐<b>β</b> reflect severity of liver damage in primary biliary cirrhosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: The pathogenesis of primary biliary cirrhosis (PBC) is unknown. The role of cytokines such as tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha) and transforming growth factor-beta (TGF-beta), and the effect of ursodeoxycholic acid (UDCA) in modifying the cytokine environment in patients with PBC has remained largely unstudied. Our aims were to determine: (i) the relationship between serum levels of TNF-alpha and TGF-beta and the severity of PBC; and (ii) the effects of UDCA therapy on TNF-alpha and TGF-beta levels in patients with PBC. METHODS: We studied 90 patients who had been treated with UDCA (53 patients) or placebo (37 patients) for 2 years as part of a randomized, double-blind, controlled trial. Patients were divided into histological stage I/II or stage III/IV disease. Serum TNF-alpha and TGF-beta levels were quantified by enzyme-linked immunoabsorbent assay. RESULTS: Baseline levels of TNF-alpha were significantly greater in patients with stage III/IV compared to stage I/II disease. After 2 years of treatment with UDCA, patients showed a significantly greater decrease in TNF-alpha levels and progression risk score compared to placebo-treated patients. TNF-alpha and TGF-beta levels were significantly reduced compared to baseline levels in the UDCA-treated group after 2 years, while there was no significant change in the levels of placebo-treated patients. CONCLUSIONS: Serum TNF-alpha and TGF-beta levels may reflect severity of disease in patients with PBC. The beneficial effects of UDCA therapy may be explained by lowering serum levels of these two cytokines.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle