Serum Levels of TGF-β1 and MCP-1 as Biomarkers for Progressive Coal Workers’ Pneumoconiosis in Retired Coal Workers: A Three-year Follow-up Study
Notice bibliographique
Résumé
Various cytokines activated by the inhalation of coal dust may mediate inflammation and lead to tissue damage. Objective of this study was to examine the relationships between coal workers' pneumoconiosis (CWP) progression over a 3 yr period and the serum levels of cytokines in 85 retired coal workers. To investigate the relevance of serum cytokines in CWP, serum levels of interleukin-8 (IL-8), tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), transforming growth factor-beta1 (TGF-β1), and monocyte chemotactic protein-1 (MCP-1) as progressive CWP biomarkers were studied in relation to the progression of pneumoconiosis over a 3 yr period in 85 patients with CWP. CWP progression was evaluated through paired comparisons of chest radiographs. Median levels of TGF-β1 and MCP-1 were significantly higher in subjects with progressive CWP than in those without CWP progression. The area under the ROC curve for TGF-β1 (0.693) and MCP-1 (0.653) indicated that these cytokines could serve as biomarkers for the progression of CWP. Serum TGF-β1 levels were related to the progression of CWP (β=0.247, p=0.016). The results suggest that high serum levels of TGF-β1 and MCP-1 are associated with the progression of CWP.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».