Serum CCL21 as a Potential Biomarker for Cognitive Impairment in Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective . Cognitive impairment is considered to be an important complication of spinal cord injury (SCI), but its underlying mechanism remains unclear. The purpose of this study is to explore whether serum CCL21 can be used as a potential biomarker of cognitive impairment in SCI. Methods . In Neck‐Shoulder and Lumbocrural Pain Hospital, Shandong First Medical University & Shandong Academy of Medical Sciences, hospitalized or treated acute SCI patients were included in the study as the SCI group (SCI). At the same time, a normal control group (NC) matching the age and sex of the SCI group was recruited in the outpatient clinic. Once the two groups were enrolled, their demographics and clinical characteristics were collected immediately. Enzyme‐linked immunosorbent assay (ELISA) was used to detect serum CCL21 levels within 24 hours of admission. Three months later, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to test the cognitive function of the population. Results . A total of 84 SCI patients and 49 NC populations were eligible for inclusion in the study. There was no significant statistical difference in the demographics and clinical characteristics (age, gender, BMI, TG, LDL‐C, FBG, SBP, and DBP) between the two groups ( p > 0.05). Compared with the NC group, the SCI group had a higher serum CCL21 level ( p < 0.001) and a lower MoCA score ( p < 0.001). Serum CCL21 level in SCI was negatively correlated with MoCA score ( p = 0.023). Multivariable analyses showed that serum CCL21 level is an independent prognostic factor of cognitive impairment in SCI. Conclusions . MoCA score has a linear relationship with serum CCL21 quartile, and SCI cognitive function has a negative correlation with serum CCL21. Serum CCL21 is an independent risk factor for cognitive impairment after SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».