Longitudinal Changes of Cytokines and Appetite in Older Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
There are few data on the longitudinal association of cytokine and appetite among older hospitalized patients. We aimed to investigate the impact of the changes of inflammatory cytokines on appetite in older hospitalized patients. A total of 191 patients (mean age 81.3 ± 6.6 years, 64% women) participated in this prospective longitudinal observational study. Appetite was evaluated using the Edmonton Symptom Assessment System on admission and after seven days. Serum cytokines such as IL-1β, IL-6, IL-8, IL-10, IL-12p70, IL-17, IL-18, IL-23 and IL-33, IFN-α2, IFN-γ, TNF-α and MCP-1 were measured both times. No significant differences in the mean serum levels of all the cytokines could be detected overtime in relation to appetite changes, except for IL-18. Appetite significantly deteriorated overtime in patients with increasing IL-18 levels and improved in those without significant changes in IL-18 levels. In a stepwise regression analysis, changes of IL-18 levels were the major independent predictor for the changes of patients' appetite and explained 4% of the variance, whereas other cytokines and variables, such as age, sex, infection and disease, did not show any impact on appetite changes. We conclude that IL-18 seems to exert a significant impact on appetite in acutely ill older hospitalized patients and should, therefore, be considered as a potential target in the diagnosis, prevention and treatment of malnutrition.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».