The Association Between Cognition of Obstructive Sleep Apnea Patients and Urinary AD7c-NTP Level: Investigation and Application
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obstructive sleep apnea (OSA) is a multi-component disorder, which has many comorbidities, including cognitive impairment. Although its potential risk factors were unknown, they could affect the patient's quality of life and long-term prognosis. OBJECTIVE: The purpose of this study was to investigate the application of urinary Alzheimer's disease-associated neurofilament protein (AD7c-NTP) levels in the assessment of cognitive impairment in OSA patients, and to analyze the predictive value of potential high-risk factors on cognitive impairment in OSA patients. METHODS: 138 young and middle-aged adults were recruited and underwent overnight polysomnographic recording, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and urinary AD7c-NTP test. AD7c-NTP and other factors were further applied as biomarkers to develop a cognition risk prediction model. RESULTS: Compared with the control, OSA patients showed significantly lower MoCA scores and higher urinary AD7c-NTP concentrations, while the severe OSA group appeared more significant. The urinary AD7c-NTP level of the OSA cognitive impairment group was higher than that of the non-cognitive impairment group. The results of regression analysis showed that urinary AD7c-NTP level was an independent predictor of cognitive impairment in OSA patients. Based on urinary AD7c-NTP levels and other selected factors, a multimodal prediction model for assessing the risk of cognitive impairment in OSA patients was initially established. CONCLUSION: The increased urinary AD7c-NTP level could be used as a relevant peripheral biomarker of cognitive impairment in OSA patients. A model using urinary AD7c-NTP combined with other factors was developed and could accurately assess the cognition risk of OSA patients.
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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) | 0,001 | 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 ».