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Enregistrement W2198707617 · doi:10.1159/000439214

Alterations of the Neuroinflammatory Markers IL-6 and TRAIL in Alzheimer's Disease

2015· article· en· W2198707617 sur OpenAlexaff
Ya-Ying Wu, Jung‐Lung Hsu, Han-Cheng Wang, Shyh-Jong Wu, Chen-Jee Hong, Irene H. Cheng

Notice bibliographique

RevueDementia and Geriatric Cognitive Disorders Extra · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinflammationDiseaseInterleukin 6PsychologyNeuroscienceMedicineInflammationImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We aimed to identify biomarkers of Alzheimer's disease (AD) in order to improve diagnostic accuracy at mild stage. METHODS: AD patients aged >50 years were included in the disease group. We evaluated the relationship between potential blood and cerebrospinal fluid inflammatory biomarkers, cognitive status, temporal lobe atrophy and disease severity. Inflammatory biomarkers including interleukin 6 (IL-6), IL-18, fractalkine and tumor necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) levels were measured. APOE genotypes were determined. RESULTS: We enrolled 41 subjects in the disease group and 40 subjects in the normal control group. The majority (88.9%) of subjects in the disease group had mild AD. Elevated levels of plasma IL-6 and decreased levels of plasma TRAIL in the disease group were noted. Plasma levels of IL-6 and TRAIL were significantly correlated with their cerebrospinal fluid levels. CONCLUSION: Plasma IL-6 and TRAIL were identified as potential biomarkers of AD at an early stage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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