<p>A Cross-Sectional Study on the Correlation Between Inflammatory Cytokines, Negative Emotions, and Onset of Peripheral Neuropathy in Type 2 Diabetes</p>
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study explored the changes in the levels of IL-6, IL-17, TNF-α, and TNF-β, whether such changes were associated with anxiety and depression in diabetic peripheral neuropathy (DPN), and what factors associated with the occurrence of DPN. Methods: Forty-four patients diagnosed with DPN comprised the DPN group, including DPN1 (mild diabetic peripheral neuropathy, 29 cases) and DPN2 groups (moderate-severe diabetic peripheral neuropathy, 15 cases). Thirty-seven individuals with type 2 diabetes mellitus constituted the diabetes mellitus with no neuropathy (NDPN) group. Electromyography was applied to confirm DPN, and the Toronto clinical scoring system (TCSS) score was used to assess the severity of DPN. All subjects’ emotions were evaluated using the self-rating anxiety scale (SAS) and self-rating depression scale (SDS). Triiodothyronine (T 3 ), tetraiodothyronine (T 4 ), and thyroid-stimulating hormone (TSH) levels were measured using chemiluminescent immunoassay. The relevant biochemical indicators were detected using an automatic biochemical analyzer. The plasma levels of cytokines were detected using quantitative sandwich enzyme-linked immunosorbent assay. Results: Patients with DPN had elevated levels of anxiety, IL-6, IL-17, and TNF-α. There were some positive associations between negative emotions and cytokines. The TCSS score positively correlated with IL-17, SAS score, and T 3 . DPN independently correlated with age, disease duration, fasting plasma glucose (FPG), and IL-17. The combination of IL-17 and TNF-α had higher diagnostic value for DPN than any single cytokine. Conclusion: Patients with DPN had elevated levels of inflammatory cytokines, which were associated with negative emotion, and IL-17 had independent correlation with DPN. Keywords: diabetic peripheral neuropathy, emotions, cytokines
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».