Associations of neuroinflammatory parameters with clinical features in patients with mild cognitive impairment and dementia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Mild cognitive impairment (MCI) represent a state of cognitive function between normal aging and dementia and does not always progress to dementia. Neuroinflammation has a key role in the pathogenesis of neurodegeneration. Determining the associations of neuroinflammatory markers in the blood with clinical disease severity may be useful for early diagnosis of cognitive impairment and prediction of the development of severe dementia. Objectives The aim of our study was to compare the serum concentration of a panel of inflammatory markers in patients with MCI and dementia as well as their associations with clinical symptoms. Methods Patients were evaluated using Mini-Mental State Examination (MMSE), Clock Drawing Test (CDT), Montreal Cognitive Assessment scales (MoCA), Clinical Dementia rating (CDR) and Hospital Anxiety Depression Scale (HADS). We determined the serum concentration of a panel of inflammatory markers (25 units) cytokines, chemokines, growth factors and several others on Mulliplex and prepared multivariate analysis to investigate associations between clinical features and serum concentration. Results Patients with dementia had lower scores on scales than the control and MCI groups. MCI patients were equal to the control group, except for the MMSE scale. EGF, eotaxin-1, GRO-α, IP-10, IL-8, MIP-1β, sCD40L, TNF-α, MDC and MCP-1, VEGF were differ between groups. Multivariate analysis identified some neuroinflammatory parameters associated with the severity of the disease. Conclusions We identified some neuroinflammatory parameters associated with dementia and MCI. Many of them have been poor described and data is contradictory. It is necessary to investigate these parameters as potential biomarkers of neurodegeneration in further studies. 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».