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Enregistrement W3111755463 · doi:10.1002/alz.040497

Proteomic analysis of cognitive impairment in responders traumatized by the World Trade Center disaster

2020· article· en· W3111755463 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin J. Luft, Sean Clouston, Roman Kotov, Evelyn Bromet, Pei Fen Kuan

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortDementiaCognitionInternal medicineMedicineMontreal Cognitive AssessmentPosttraumatic stressCognitive impairmentOncologyClinical psychologyPsychologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background WTC responders, particularly those with long‐term PTSD, have an increased incidence of mild cognitive impairment (MCI), a prognostic marker of later dementia. In this study, we used proteomics to interrogate the interaction between PTSD and MCI in a cohort of disaster responders. Method The sample included 181 responders to the World Trade Center (WTC) disaster, including 73 with probable PTSD, 61 with MCI, and 81 WTC traumatized controls with neither condition. 34 responders had comorbid PTSD and MCI. PTSD was measured with the Posttraumatic Stress Disorder Checklist (PCL; cut‐point >44). MCI was defined according to NIA‐AA criteria using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA; cut‐point <23). In total, we profiled 282 proteins with known involvement in relevant biological processes using the Olink Proseek Multiplex Platform. Specifically, we focused on markers of neurodevelopmental processes, cellular regulation, immunological function, cardiovascular disease, inflammatory processes, neurological diseases. Differential expression analysis was conducted to identify protein biomarkers of PTSD, MCI, and co‐occurring PTSD/MCI. Results In total, 46 unique proteins were identified from the combined list of PTSD and MCI associated proteins. Thirty‐seven proteins were differentially expressed in PTSD versus exposed controls at p < 0.05; nine were significant after correcting for multiple comparisons using the false discovery rate (FDR < 0.1). Twenty‐five proteins were differentially expressed in MCI versus exposed controls (p < 0.05); 6 attained an FDR < 0.1. After controlling for PTSD, effect size directions for these 25 MCI‐related proteins were unchanged; 13 remained significant at p < 0.05. Conclusion The current study identified several novel protein biomarkers for PTSD and MCI, which were associated with disease burden characterized by co‐occurrence of the phenotypes. Results indicated that half of the proteins associated with PTSD, and vice versa proteins associated with MCI were found in comorbid PTSD and MCI. The results suggest that identification of protein biomarkers might be useful in development of a plasma‐based assay for early detection of MCI in traumatized patients, especially those showing signs of MCI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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