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Enregistrement W2909081237 · doi:10.1080/01616412.2018.1564451

Serum levels of insulin-like growth factor-1 and brain-derived neurotrophic factor as potential recovery biomarkers in stroke

2019· article· en· W2909081237 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeurological Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesResearch and Development Corporation of Newfoundland and LabradorCanada Research Chairs
Mots-clésNeurotrophic factorsInsulin-like growth factorGrowth factorBrain-derived neurotrophic factorNerve growth factorMedicineStroke (engine)Internal medicineEndocrinologyInsulinNeurosciencePsychologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,248 · 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