Decreased Adiponectin Levels Are a Risk Factor for Cognitive Decline in Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Spinal cord injury (SCI) has become popular in recent years, and cognitive decline is a common complication. Adiponectin is a common protein hormone involved in the course of many diseases, but its relationship with SCI has not yet been elucidated. The purpose of our prospective study is to explore whether adiponectin can be used as a biomarker of cognitive decline in SCI. Methods. A total of 64 healthy volunteers and 92 patients with acute SCI were recruited by us. Serum adiponectin levels, demographic data (age and gender), lifestyle (smoking and drinking), medical history (diabetes and hypertension), and clinical baseline data (low-density lipoprotein, high-density lipoprotein, and fasting blood glucose) were recorded. Three months after enrollment, we used the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to evaluate cognitive function. Based on a quarter of the serum adiponectin levels, SCI patients were divided into 4 groups, and the differences in their MoCA scores were compared. In addition, we used multivariate linear regression to predict the risk factors of the MoCA score. Results. The serum adiponectin level ( 6.1 ± 1.1 μ g / ml ) of SCI patients was significantly lower than that of the healthy control group ( 6.7 ± 0.9 μ g / ml ), and there was a significant difference between the two ( p < 0.001 ). The group with higher serum adiponectin levels after 3 months of spinal cord injury had higher MoCA scores. Multivariate regression analysis showed that serum adiponectin level is a protective factor for cognitive function after SCI ( β = 0.210 , p = 0.043 ). Conclusions. Serum adiponectin levels can be used as an independent predictor of cognitive function in patients with acute SCI.
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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 | 0,001 | 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 ».