Elevated Cystatin C Levels Are Associated with Cognitive Impairment and Progression of Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated the relationship between serum cystatin C (CysC) levels and cognitive dysfunction and disease progression in patients with Parkinson disease. BACKGROUND: Previous studies have reported altered CysC levels in neurodegenerative disorders, but only a few studies have explored the role of CysC and its relationship to cognitive dysfunction in Parkinson disease. METHODS: We measured serum levels of CysC, creatinine, urea, and uric acid in 142 patients with Parkinson disease and 146 healthy controls. We assessed disease progression using the Hoehn and Yahr scale, and cognitive function using the Montreal Cognitive Assessment (Beijing version). RESULTS: The patients with Parkinson disease had significantly higher CysC levels than the controls (P<0.001). CysC level correlated significantly with age (r=0.494, P<0.001), sex (r=0.150, P=0.011), and serum creatinine level (r=0.377, P<0.001), but not with levels of urea or uric acid (P>0.05). CysC level was a significant independent predictor of Parkinson disease (odds ratio=23.143, 95% confidence interval: 5.485-97.648, P<0.001) in multivariate logistic regression analysis. In the Parkinson disease group, a higher CysC level was associated with a more advanced Hoehn and Yahr stage (r=0.098, P<0.05) and a lower Montreal Cognitive Assessment score (r=-0.381, P=0.003). CONCLUSIONS: Serum CysC levels can predict disease severity and cognitive dysfunction in patients with Parkinson disease. The exact role of CysC remains to be determined.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».