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Enregistrement W3105703373 · doi:10.4103/1673-5374.297091

Possible role of glial cell line-derived neurotrophic factor for predicting cognitive impairment in Parkinson’s disease: a case-control study

2020· article· en· W3105703373 sur OpenAlexaboutno aff
Dian-Shuai Gao, Mingyu Shi, Chengcheng Ma, Fangfang Chen, Xiaoyu Zhou, Xue Li, Chuanxi Tang, Lin Zhang

Notice bibliographique

RevueNeural Regeneration Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlial cell line-derived neurotrophic factorMontreal Cognitive AssessmentClinical Dementia RatingParkinson's diseaseNeurotrophic factorsDementiaMedicineInternal medicineCognitionDiseasePsychologyOncologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glial cell line-derived neurotrophic factor (GDNF) plays an important role in the protection of dopaminergic neurons, but there are few reports of the relationship between GDNF and its precursors (α-pro-GDNF and β-pro-GDNF) and cognitive impairment in Parkinson's disease. This study aimed to investigate the relationship between the serum levels of GDNF and its precursors and cognitive impairment in Parkinson's disease, and to assess their potential as a diagnostic marker. Fifty-three primary outpatients and hospitalized patients with Parkinson's disease (23 men and 30 women) with an average age of 66.58 years were enrolled from the Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University of China in this case-control study. The patients were divided into the Parkinson's disease with cognitive impairment group (n = 27) and the Parkinson's disease with normal cognitive function group (n = 26) based on their Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, and Clinical Dementia Rating scores. In addition, 26 age- and sex-matched healthy subjects were included as the healthy control group. Results demonstrated that serum GDNF levels were significantly higher in the Parkinson's disease with normal cognitive function group than in the other two groups. There were no significant differences in GDNF precursor levels among the three groups. Correlation analysis revealed that serum GDNF levels, GDNF/α-pro-GDNF ratios, and GDNF/β-pro-GDNF ratios were moderately or highly correlated with the Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment, and Clinical Dementia Rating scores. To explore the risk factors for cognitive impairment in patients with Parkinson's disease, logistic regression analysis and stepwise linear regression analysis were performed. Both GDNF levels and Hoehn-Yahr stage were risk factors for cognitive impairment in Parkinson's disease, and were the common influencing factors for cognitive scale scores. Neither α-pro-GDNF nor β-pro-GDNF was risk factors for cognitive impairment in Parkinson's disease. A receiver operating characteristic curve of GDNF was generated to predict cognitive function in Parkinson's disease (area under the curve = 0.859). This result indicates that the possibility that serum GDNF can correctly distinguish whether patients with Parkinson's disease have cognitive impairment is 0.859. Together, these results suggest that serum GDNF may be an effective diagnostic marker for cognitive impairment in Parkinson's disease. However, α-pro-GDNF and β-pro-GDNF are not useful for predicting cognitive impairment in this disease. This study was approved by Ethics Committee of the Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University, China (approval No. XYFY2017-KL047-01) on November 30, 2017.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,262 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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