Serum Uric Acid Levels in Neurodegenerative Disorders: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excessive oxidative stress may contribute to neurodegeneration by leading to protein aggregation and mitochondrial dysfunction. Uric acid (UA) is an important endogenous antioxidant that protects against oxidative stress, yet its exact role in neurodegeneration remains unclear. OBJECTIVE: To explore the performance of serum UA in neurodegenerative disorders. METHODS: A total of 839 controls and 840 patients, including Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), multiple system atrophy (MSA), progressive supranuclear palsy (PSP), frontotemporal dementia (FTD), dementia with Lewy bodies (DLB), motor neuron disease (MND), Creutzfeldt-Jakob disease (CJD), and mixed dementia (MixD) were enrolled. Fasting serum UA levels were measured in all participants and compared between patients and controls. Linear regression models were utilized to explore possible relationships of serum UA with cognition, disease duration, age, and age of onset. RESULTS: Compared to controls (355.48 ± 85.38 μmol/L), serum UA was significantly lower in AD (291.29 ± 83.49 μmol/L, p < 0.001), PD (286.95 ± 81.78 μmol/L, p < 0.001), PSP (313.32 ± 88.19 μmol/L, p < 0.001), FTD (313.89 ± 71.18 μmol/L, p = 0.001), and DLB (279.23 ± 65.51 μmol/L, p < 0.001), adjusting for confounding factors including age, gender, education, etc. In addition, serum UA was positively correlated with cognitive levels in all patients (Mini-Mental State Examination: r = 0.136, p = 0.001; and Montreal Cognitive Assessment Scale: r = 0.108, p = 0.009). CONCLUSION: Decreased levels of serum UA were correlated with AD, PD, PSP, FTD, and DLB, offering significant potential as a promisingly relevant, less-invasive marker of multiple neurodegenerative disorders.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».