microRNA let-7i-5p mediates the relationship between muscle fat infiltration and neck pain disability following motor vehicle collision: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
Persistent neck-pain disability (PNPD) is common following traumatic stress exposures such as motor vehicle collision (MVC). Substantial literature indicates that fat infiltration into neck muscle (MFI) is associated with post-MVC PNPD. However, little is known about the molecular mediators underlying this association. In the current study, we assessed whether microRNA expression signatures predict PNPD and whether microRNA mediate the relationship between neck MFI and PNPD. A nested cohort of 43 individuals from a longitudinal study of MVC survivors, who provided blood (PAXgene RNA) and underwent magnetic resonance imaging (MRI), were included in the current study. Peritraumatic microRNA expression levels were quantified via small RNA sequencing, neck MFI via MRI, and PNPD via the Neck Disability Index two-weeks, three-months, and twelve-months following MVC. Repeated measures regression models were used to assess the relationship between microRNA and PNPD and to perform mediation analyses. Seventeen microRNA predicted PNPD following MVC. One microRNA, let-7i-5p, mediated the relationship between neck MFI and PNPD. Peritraumatic blood-based microRNA expression levels predict PNPD following MVC and let-7i-5p might contribute to the underlying effects of neck MFI on persistent disability. In conclusion, additional studies are needed to validate this finding.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».