Potential of serum metabolites for diagnosing post-stroke cognitive impairment
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
Cognitive impairment commonly accompanies clinical syndromes associated with stroke. The identification of laboratory markers of post-stroke cognitive impairment (PSCI) may help detect patients at increased risk of cognitive deterioration and determine the appropriate treatment regimes. A non-targeted metabolomics approach based on ultra-high performance liquid chromatography coupled with Q-TOF mass spectrometry was applied to study PSCI. The stroke patients were significantly distinguishable from the healthy subjects. Stroke patients could be well-stratified based on cognitive impairment. Several differential serum metabolites were further identified for post-stroke non-cognitive impairment (PSNCI) and PSCI patients, suggesting metabolic dysfunction in inflammation, neurotoxicity, bioenergetic homeostasis, oxidative stress, and apoptosis. In total, three serum metabolites (glutamine, kynurenine, and LysoPC(18:2)) were identified as candidate diagnostic biomarkers for PSCI, and their combined use yielded good diagnostic capacity for PSCI by receiver operating characteristic curves. The present metabolomics study provided a novel strategy for stratifying stroke patients with cognitive impairment using serum-based metabolite markers, which could be of great importance in understanding the pathological mechanisms and determining the appropriate treatment regimes of PSCI patients.
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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.
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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