Association between IL-17, IL-23 with neurocognitive scales in patients with Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alzheimer’s disease (AD) is a degenerative brain disease and the most common cause of dementia. Evidence suggests that various cytokines, including interleukins (IL) IL-6, IL-10, IL-12 are actively involved in the pathogenesis of AD. The role of IL-17 and IL-23 is less clear. Objectives To investigate the correlations between IL-17, IL-23, and neurocognitive scales in patients with Alzheimer’s disease. Methods The study included 45 patients: 15 patients with Alzheimer’s disease and 30 patients without cognitive deficit (control group). Clinical and psychometrical methods were used: Mini Mental State Examination (MMSE) scale; Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Frontal Assessment Battery (FAB), Alzheimer Disease Assessment Scale-cognitive (ADAS ̶ cog). Serum levels of cytokines of IL-17 and IL-23 were analyzed by sandwich ELISA on “Chem Well 2900” immunoanalyzer (Awareness Technology, USA). Results A significantly positive correlation was observed between IL-17 and IL-23 for all AD patients (r =0.723, p=0.002). A significant inverse correlation was observed between serum concentration of IL-17 and MoCA score (r=˗1.0, р≤.0001) and IL-23 and MMSE score (r=˗0.553, р=0.032) in all AD patients. However, no other significant correlations were found between IL-17 and the scores MMSE, FAB, ADAS ̶ cog and between IL-23 and the scores MoCA, FAB and ADAS ̶ cog. Conclusions Proinflammatory cytokines (such as IL-17 and IL-23) have been associated with cognitive impairment. However, the complicated relationships of the two cytokines with the pathogenesis of AD need to be further investigated in the future. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».