<p>The impact of changes in serum levels of metalloproteinase-2 and metalloproteinase-9 on pain perception in patients with disc herniation before and after surgery</p>
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of our research was to investigate the link between serum levels of metalloproteinase-2 (MMP-2) and MMP-9, and the degree of pain experienced before and 1 and 3 months after microdiscectomy in 70 patients with disc herniation (DH). Patients and methods: The control group (group C) consisted of 70 healthy subjects and the DH group consisted of 70 patients with sciatica pain caused by lumbar DH. Before (DH0) and 1 and 3 months after surgery, the patients were assessed in terms of the following biochemical parameters: MMP-2, tissue inhibitors of metalloproteinases-2 (TIMP-2), MMP-2/TIMP-2, MMP-9, TIMP-1, and MMP-9/TIMP1, and the following clinical parameters: Numeric Rating Scale for the back (NRS-B) and the leg (NRS-L) and the Pain Rating Index (PRI) and Present Pain Intensity (PPI) of the McGill Pain Questionnaire. Results: No statistically significant correlations were observed following the biochemical and clinical assessments performed in group C and the DH group before surgery. After surgery (1 month), higher levels of TIMP-1 correlated with higher levels of NRS-B (rs =0.27; p <0.05). At 3 months after surgery higher levels of TIMP-2 and lower levels of MMP-2/TIMP-2 were correlated with higher levels of NRS-L (rs =0.27, p <0.05 and rs =−0.31, p <0.05, respectively) and higher levels of TIMP-2 were correlated with higher PRI scores (rs =0.27; p <0.005) and PPI scores (rs =0.35; p <0.01). Conclusion: The results showed that MMPs are involved in DH and play a significant role in the perception of pain after DH surgery. However, the value of MMPs as a potential therapeutic target in pain treatment should be considered cautiously. Keywords: neuropathic pain, disc herniation, metalloproteinases, tissue inhibitors of metalloproteinases
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».