Correlation Between High-sensitivity C-reactive Protein and Reactive Oxygen Metabolites During A One-year Period Among Asymptomatic Subjects
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammation and oxidative stress are associated with human health and the disease status. The present study aimed to investigate the longitudinal correlation between the diacron reactive oxygen metabolites (d-ROMs) level, as an oxidative stress-related marker, and high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), as an inflammatory marker, during a one-year period among asymptomatic subjects. METHODS: The data, including anthropometric and biochemical markers, were collected at baseline and after the one-year period from 71 participants (male/female = 41/30, mean age 50 years). The correlation between the changes of the d-ROMs and hsCRP levels during the study period was examined. RESULTS: A simple correlation analysis showed a significant and positive correlation to exist between the changes of the d-ROMs and hsCRP levels (r = 0.40, P < 0.01). This significant correlation remained independent in a multiple linear regression analysis adjusted for confounding factors. CONCLUSIONS: The present findings suggest that the relationship between the d-ROMs and hsCRP levels could be prospectively followed, and that monitoring both markers may help to better understand the cooperation of inflammation and oxidative stress in association with health and disease. Further studies are necessary to clarify the biological mechanism(s) responsible for the observed relationship. KEYWORDS: Oxidative stress; Oxygen reactive species; Inflammation; CRP.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».