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Enregistrement W4319006496 · doi:10.1161/str.54.suppl_1.wmp52

Abstract WMP52: Markers Of Endothelial Glycocalyx Damage In Patients Withvascular Cognitive Impairment Associated With Cerebral Small Vessel Disease

2023· article· en· W4319006496 sur OpenAlexaboutno aff
Rui Martins, Guilherme Riccioppo Rodrigues, Maria Clara Zanon Zotin, Millene Rodrigues Camilo, Thiago Oscar Goulart, Júlio César Nather Júnior, Frederico Fernandes Aléssio-Alves, Francisco Antunes Dias, Octávio Marques Pontes‐Neto

Notice bibliographique

RevueStroke · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurovascular bundleGlycocalyxMontreal Cognitive AssessmentDiseaseInternal medicineLogistic regressionHyperintensityCognitive impairmentStroke (engine)PathologyCardiologyMagnetic resonance imagingRadiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cerebral small vessel disease (cSVD) involves a myriad of pathogenic mechanisms affecting small vessels of the brain, leading to a significant impact on motor and cognitive functions, and it is the main cause of Vascular cognitive impairment (VCI). The endothelial glycocalyx (EG), the layer lining the vascular endothelium, has a pivotal player in maintaining the proper function of neurovascular unit, and its degradation may be involved in VCI due to cSVD. Objectives: to investigate the relationship between markers of EG damage and VCI related to cSVD. Methods: Cross-sectional study based on clinical data and serum samples for the quantification of EG damage markers (syndecan-1, hyaluran) of VCI related to cSVD patients and of a control group derived from a dataset of healthy workers from the same institution. We used an automatic logarithm for segmentation and volumetric evaluation of white matter lesions on brain MRI of the patients. Logistic regression models and c-statistics were used to identify the independent variables related to VCI and investigate the accuracy of syndecan-1 to detect VCI. We studied the association of thebiomarkers and MoCA scores, index of independence in activities of daily living and whitematter lesion burden respectively. Results: Between July 2019 and March 2020, we studied 22 patients with VCI associated with cSVD and compared them with a dataset of 22 healthy workers from the same institution. Patients with VCI were older, had a higher prevalence of diabetesmellitus and hypertension, had a worse index of independence for daily activities, and higherlevels of syndecan-1 (78,4 vs 24; p < 0,01). There was no difference in hyaluran levels between both groups. In multivariate analysis, only age (OR 1,35;CI 1,04 - 1,76; p = 0,02) and syndecan-1 levels (OR 1,08;CI 1,01 - 1,15;p = 0,01) related to VCI. The ROC curve ofsyndecan-1 levels to predict VCI had a area under de curve of 0,78 (CI 0,64 - 0,92) and there was a correlation between syndecan-1 levels and MoCA scores (rho = - 0,34;p = 0,02). There were no correlations between syndecan-1 and hyaluran levels and index of independence and white matter lesion burden respectively. Conclusions: Syndecan-1, but not hyaluran, is a potential biomarker for VCI associated with cSVD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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