IL-8 correlates with reduced baseline femoral neck bone mineral density in adults with cystic fibrosis: a single center retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cystic fibrosis (CF) is a multi-system disease that is characterized by lung disease due to recurrent airway infection and inflammation. Endocrine complications, such as CF bone disease (CFBD), are increasingly identified as patients are living longer. The cause of CFBD is multifactorial with chronic systemic inflammation theorized to be a contributing factor. Thus, we attempted to identify inflammatory biomarkers that are associated with CFBD. We conducted a retrospective observational study of 56 adult patients with CF with an average percentage predictive forced expiratory volume in one second (ppFEV1) of 73.7% (standard deviation: 30.0) who underwent baseline serum analysis for osteoprotegerin (OPG) and pro-inflammatory biomarkers (IL-1β, IL-6, IL-8 and TNF-α), and had repeated dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) scans separated by at least 2 years to examine correlations between serum biomarkers and bone mineral density (BMD) measurements. Univariate linear regression model analysis demonstrated that serum IL-1β and IL-8, but not other pro-inflammatory markers, were negatively correlated with baseline BMD results. However, after accounting for confounding variables, only the relationship between IL-8 and left femoral neck BMD remained statistically significant. Additionally, IL-8 level was associated with BMD decline over time. These results suggest that IL-8 might play a unique role in the pathophysiology of CFBD relative to other pro-inflammatory cytokines but further study is warranted before firm conclusions can be made.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».