Serum levels of insulin-like growth factor-1 and brain-derived neurotrophic factor as potential recovery biomarkers in stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Our objectives were: 1) to determine whether maximal aerobic exercise increased serum neurotrophins in chronic stroke and 2) to determine the factors that predict resting and exercise-dependent levels.Methods: We investigated the potential predictors of resting and exercise-dependent serum insulin-like growth factor-1 and brain-derived neurotrophic factor among 35 chronic stroke patients. Predictors from three domains (demographic, disease burden, and cardiometabolic) were entered into 4 separate stepwise linear regression models with outcome variables: resting insulin-like growth factor, resting brain-derived neurotrophic factor, exercise-dependent change in insulin-like growth factor, and exercise-dependent change brain-derived neurotrophic factor.Results: Insulin-like growth factor decreased after exercise (p = 0.001) while brain-derived neurotrophic factor did not change (p = 0.38). Greater lower extremity impairment predicted higher resting brain-derived neurotrophic factor (p = 0.004, r2 = 0.23). Higher fluid intelligence predicted greater brain-derived neurotrophic factor response to exercise (p = 0.01, r2 = 0.18). There were no significant predictors of resting or percent change insulin-like growth factor-1.Discussion: Biomarkers have the potential to characterize an individual’s potential for recovery from stroke. Neurotrophins such as insulin-like growth factor-1 and brain-derived neurotrophic factor are thought to be important in neurorehabilitation; however, the factors that modulate these biomarkers are not well understood. Resting brain-derived neurotrophic factor and percent change in brain-derived neurotrophic factor were related to physical and cognitive recovery in chronic stroke, albeit weakly. Insulin-like growth factor-1 was not an informative biomarker among chronic stroke patients. The novel finding that fluid intelligence positively correlated with exercise-induced change in brain-derived neurotrophic factor warrants further research.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle