Poststroke Neuropsychiatric Symptoms: Relationships with IL-17 and Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
Stroke variably activates interleukin- (IL-) 17 expression, reduces regulatory T cells, and induces oxidative stress, which may support neurodegeneration. Ischemic stroke patients were screened for depressive symptoms (Center for Epidemiological Studies Depression (CES-D)) and cognitive status (Mini Mental State Examination). Proinflammatory cytokines (IL-17, IL-23, and interferon- [IFN-] γ), anti-inflammatory cytokine IL-10, and lipid hydroperoxide (LPH), a measure of oxidative stress, were assayed from fasting serum. Of 47 subjects (age 71.8 ± 14.4 years, 36% female), 19 had depressive symptoms (CES-D ≥ 16), which was associated with poorer cognitive status (F 1,46 = 8.44, P = 0.006). IL-17 concentrations did not differ between subjects with and without depressive symptoms (F 1,46 = 8.44, P = 0.572); however, IL-17 was associated with poorer cognitive status in subjects with depressive symptoms (F 1,46 = 9.29, P = 0.004). In those subjects with depressive symptoms, IL-17 was associated with higher LPH (ρ = 0.518, P = 0.023) and lower IL-10 (ρ = -0.484, P = 0.036), but not in those without. In conclusion, poststroke depressive symptoms may be associated with cognitive vulnerability to IL-17 related pathways, involving an imbalance between proinflammatory and anti-inflammatory activity and increased oxidative stress.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».