A Novel Role of Growth Differentiation Factor (GDF)-15 in Overlap with Sedentary Lifestyle and Cognitive Risk in COPD
Notice bibliographique
Résumé
Sedentary behavior and cognitive impairment have a direct impact on patients’ outcomes. An energy metabolic disorder may be involved in the overlap of these comorbid conditions (motoric cognitive risk (MCR)) in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We aimed to explore the linkage between a proapoptotic protein, growth differentiation factor (GDF)-15, and MCR. Physical activity (PA), cognitive function (Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment: MOCA-J), and the serum GDF-15 levels were assessed in healthy subjects (n = 14), asthmatics (n = 22), and COPD patients (n = 28). In the entire cohort, serum GDF-15 had negative correlations with exercise (Ex) (ρ = −0.43, p < 0.001) and MoCA-J (ρ = −0.44, p < 0.001), and Ex and MOCA-J showed a positive correlation (ρ = 0.52, p < 0.0001). Compared to healthy subjects and asthmatics, COPD patients showed the highest serum GDF-15 levels and had a significantly higher proportion of subjects with MCR (both sedentary lifestyle (EX < 1.5) and cognitive risk (MoCA-J ≤ 25)). Also, we found that serum GDF-15 has a screening potential (100% sensitivity) greater than aging (67% sensitivity) for detecting MCR in COPD patients. In conclusion, higher serum GDF-15 had interrelationships with a sedentary lifestyle and cognitive risk. This protein was not disease-specific but could be a screening biomarker to detect MCR related to poor health outcomes of COPD patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».