Agitation, Oxidative Stress, and Cytokines in Alzheimer Disease: Biomarker Analyses From a Clinical Trial With Nabilone for Agitation
Notice bibliographique
Résumé
The endocannabinoid system has been a target of interest for agitation in Alzheimer disease (AD) because of potential behavioral effects and its potential impact on mechanisms implicated in AD such as oxidative stress (OS) and neuroinflammation. We explored whether serum markers of OS and neuroinflammation were associated with response to the cannabinoid nabilone in agitated patients with AD (N = 38). All participants were enrolled in a 14-week, double-blind, cross-over trial comparing nabilone to placebo (6 weeks each) with a 1-week washout between phases. Samples were collected at the start and end of each phase. The cross-sectional relationship agitation (Cohen Mansfield Agitation Inventory) and OS and inflammatory markers were investigated to select markers of interest. Significant markers were then explored for their relationship with response. The OS marker, 4-hydroxynonenal (4-HNE; F 1, 35 = 6.41, P = .016), and the proinflammatory cytokine, tumor necrosis factor-α (TNF-α; F 1, 29 = 3.97, P = .06), were associated with agitation severity, and TNF-α remained significantly associated ( F 2, 25 = 3.69, P = .04) after adjustment for cognition. In the placebo phase, lower baseline 4-HNE was associated with decreases in agitation severity only (b = 0.01, P = .01), while lower baseline TNF-α was associated with decreases in agitation severity in the nabilone phase only (b = 1.14, P = .045). Changes in 4-HNE were not associated with changes in agitation severity in either phase. In the nabilone phase, lower baseline TNF-α was associated with decreases in agitation severity (b = 1.14, P = .045), and decreases in TNF-α were associated with decreases in agitation severity (b = 1.12, P = .006). These findings suggest that OS and neuroinflammation may be associated with agitation severity, while nabilone may have anti-inflammatory effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».