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Enregistrement W3179114264 · doi:10.3889/oamjms.2021.6305

Correlation between C-reactive Protein Levels with Cognitive Function and Body Mass Index in Schizophrenia

2021· article· en· W3179114264 sur OpenAlexaboutno aff
Putra M. Mahmuddin, Elmeida Efffendy, Mustafa M. Amin

Notice bibliographique

RevueOpen Access Macedonian Journal of Medical Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexSchizophrenia (object-oriented programming)Inclusion and exclusion criteriaCognitionCorrelationPearson product-moment correlation coefficientInternal medicineCorrelation coefficientCross-sectional studyPsychiatryStatisticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The objectives of the study were to determine the correlation between C-reactive protein (CRP) levels with cognitive function and body mass index (BMI) in a patient with schizophrenia. METHODS: This is a numerical correlative analytic study with a cross-sectional approach by means of nonprobability sampling with consecutive sampling with inclusion and exclusion criteria from August 2019 to November 2019 in the Prof. Dr. M. Ildrem Psychiatric Hospital in Province of North Sumatra after getting approval from the Research Ethics Committee at the Faculty of Medicine, University of North Sumatra. RESULTS: There is a very strong correlation in which Pearson correlation test between the high-sensitivity CRP (HsCRP) value with BMI and the Montreal cognitive assessment Versi Indonesia score in schizophrenic patients with a correlation coefficient value of r = 0.951 and r = –0.743, respectively, with a very strong correlation (p < 0.001). CONCLUSIONS: Increased pro-inflammatory activity, especially HsCRP may cause impaired cognitive function in people with schizophrenia.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,291 · 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
Publié2021
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