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Enregistrement W2360850442

[Serum S100 protein and NSE levels and significance of changes after treatment in patients with severe OSAHS].

2014· article· en· W2360850442 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaohui Feng, Kang Xiaoming, Fang Zhou, Xuping Xiao, Jihua Wang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicinePolysomnographyGastroenterologyMontreal Cognitive AssessmentCognitive impairmentDiseaseApnea
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Understand the changes before and after treatment in patients with severe OSAHS serum S100β protein, NSE levels and cognitive function. To investigate the molecular mechanisms of cognitive dysfunction in patients with severe OSAHS. Serum S100β protein, NSE levels and cognitive function were examined before and after the therapy. METHOD: Select one hundred patients diagnosed as severe OSAHS were included, by polysomnography (PSG) diagnosis of severe OSAHS patients. Determination of serum S100β protein, and NSE levels and theat the same time be MoCA score were checked at after the day after admission, CPAP treatment for the 7th days after CPAP treatment and the 90th day after, comprehensive treatment in these patients for 3 months. Assessment of severe OSAHS patients with serum S100β protein, NSE basic level and MoCA score situation. Comparison of three groups serum S100β protein, NSE levels and MoCA score changes. Serum S100β protein, NSE detection assay (ELISA) method using enzyme-linked immunosorbent. RESULT: (1) Severe OSAHS patients with serum S100β protein, and NSE levels in severe OSAHS patients were positively correlated with AHI, but negatively correlated with lowest oxygen saturation (LSaO2); (2) MoCA score in patients with severe OSAHS was significantly negatively correlated with AHI, but positively correlated with LSaO2; (3) S100β protein, NSE levels were negatively correlated with MoCA score; (4) Compared with admission, serum S100β protein, and NSE levels in these patients have declined after 7 days CPAP therapy, compared with admission the difference was statistically significant (P < 0.05). After 3 months of comprehensive treatment, patients' serum S100β protein and, NSE levels were significantly decreased, compared with the admission and the 7th days after CPAP treatment. The difference was statistically significant (P < 0.05). (5) After CPAP treatment for 7 days, the MoCA scores were slightly higher, but have there was no statistically significant difference compared with the admission (P > 0.05). After 3 months of comprehensive treatment, MoCA score improved significantly, compared with the admission and 7 days after CPAP treatment the difference was statistically significant (P < 0.05). CONCLUSION: Comprehensive treatment can reduce serum S100β protein, and NSE levels, and improve MoCA score. Disease severity in patients with OSAHS have a correlation some relative.with the serum S100β protein, NSE levels and MoCA score. Long-term hypoxemia and the structure of sleep disorders may be the cause of elevated serum S100β protein, NSE levels elevated and causes of cognitive dysfunction. Comprehensive treatment can improve patient hypoxemia, correct disorders of sleep structure ,and can improve cognitive function and to improve the quality of life of patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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