Biomarkers and neurodevelopment in perinatally HIV-infected or exposed youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between markers of vascular dysfunction and neurodevelopmental outcomes in perinatally HIV-infected (PHIV+) and perinatally HIV-exposed but uninfected (PHEU) youth. DESIGN: Cross-sectional design within a prospective, 15-site US-based cohort study. METHODS: Neurodevelopmental outcomes were evaluated in relation to nine selected vascular biomarkers in 342 youth (212 PHIV+, 130 PHEU). Serum levels were assessed for adiponectin, C-reactive protein (CRP), fibrinogen, interleukin-6 (IL-6), soluble vascular cell adhesion molecule-1 (sVCAM-1), E-selectin (sE-selectin), monocyte chemoattractant protein (sMCP-1), intercellular adhesion molecule-1 (sICAM-1), and P-selectin (sP-selectin). The Wechsler Intelligence Scale for Children-Fourth Edition (WISC-IV) was administered at entry, yielding a Full-Scale IQ score, and four index scores. Factor analysis was conducted to reduce the biomarkers to fewer factors with related biological roles. Structural equation models (SEMs) were used to measure associations between resulting factors and WISC-IV scores. RESULTS: Mean participant age was 11.4 years, 54% were female, 70% black. The nine biomarkers were clustered into three factor groups: F1 (fibrinogen, CRP, and IL-6); F2 (sICAM-1 and sVCAM-1); and F3 (MCP-1, sP-selectin, and sE-selectin). Adiponectin showed little correlation with any factor. SEMs revealed significant negative association of F1 with WISC-IV processing speed score in the total cohort. This effect remained significant after adjusting for HIV status and other potential confounders. A similar association was observed when restricted to PHIV+ participants in both unadjusted and adjusted SEMs. CONCLUSION: Aggregate measures of fibrinogen, CRP, and IL-6 may serve as a latent biomarker associated with relatively decreased processing speed in both PHIV+ and PHEU youth.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».