Levels of soluble cell adhesion molecules in type 2 diabetes mellitus patients with macrovascular complications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a main risk factor for development of cardiovascular diseases (CVDs) and endothelial dysfunction. This study aimed to investigate serum levels of soluble vascular cell adhesion molecule 1 (sVCAM-1), intercellular adhesion molecule 1 (sICAM-1), and endothelium selectin (sE-selectin) in T2DM patients with macrovascular complications. METHODS: A cross-sectional study of 21 controls, 30 T2DM patients without CVDs, and 30 T2DM patients with CVDs was conducted. Serum levels of soluble adhesion molecules including sVCAM-1, sICAM-1, and sE-selectin were determined using ELISA. RESULTS: Serum levels of sVCAM-1, sICAM-1, and sE-selectin were higher in T2DM patients than in controls. Levels of serum sVCAM-1 were higher in T2DM patients with CVDs compared with T2DM patients without CVDs. In T2DM patients with CVDs, significant positive associations were observed between sVCAM-1, sICAM-1, and sE-selectin levels (r = 0.575, p = 0.001 and r = 0.378, p = 0.040). CONCLUSIONS: Circulating levels of soluble adhesion molecules were elevated in T2DM patients, regardless of whether the patients had cardiovascular complications. Only sVCAM-1 was considered a useful marker for the prediction of CVDs in T2DM patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».