IL-1β, IL-6, TNF- α and CRP in Elderly Patients with Depression or Alzheimer’s disease: Systematic Review and Meta-Analysis
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
Abstract We carried out systematic review and meta-analysis to evaluate whether peripheral levels of pro-inflammatory markers including Interleukin-1 beta (IL-1β), Interleukin-6 (IL-6), Tumor Necrosis Factor-α (TNF- α) and C-Reactive Protein (CRP) are significantly higher in elderly with depression and Alzheimer’s disease. We searched Pubmed, PsycINFO and Embase, and thirty-four relevant studies (2609 with Depression, 1645 with Alzheimer’s disease and 14363 Controls) were included. Compared with controls, IL-1β (pooled standardized mean difference [SMD]: 0.642; 95% confidence interval [CI]: 0.078–1.206; significant heterogeneity: I 2 = 86.28%) and IL-6 (pooled SMD: 0.377; 95% CI: 0.156–0.598; significant heterogeneity: I 2 = 88.75%) were significantly elevated in depression. There was no difference in TNF-α (p = 0.351) and CRP (p = 0.05) between those with depression and controls. Compared with controls, IL-1β (pooled SMD: 1.37, 95% CI: 0.06–2.68, significant heterogeneity: I 2 = 96.01%) was significantly elevated in Alzheimer’s disease. There were no differences in IL-6 (p = 0.138), TNF-α (p = 0.451) and CRP (p = 0.07) between elderly with Alzheimer’s disease and controls. After Bonferroni adjustment, only IL-6 remained significantly higher in depression. Elderly with depression have higher IL-6 than controls, while those with Alzheimer’s disease did not have higher peripheral inflammatory markers.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découle