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Enregistrement W4362716921 · doi:10.1016/j.exger.2023.112163

Biomarkers of the ageing immune system and their association with frailty – A systematic review

2023· review· en· W4362716921 sur OpenAlexaboutno aff
Estelle Tran Van Hoi, N.A. De Glas, Johanneke E. A. Portielje, D. Van Heemst, Feikje Van Den Bos, Simon P. Jochems, Simon P. Mooijaart

Notice bibliographique

RevueExperimental Gerontology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHorizon 2020
Mots-clésAgeingImmune systemGerontologyMedicineAssociation (psychology)BiologyImmunologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Ageing is associated with several physiological changes, including changes in the immune system. Age-related changes in the innate and adaptive immune system are thought to contribute to frailty. Understanding the immunological determinants of frailty could help to develop and deliver more effective care to older people. This systematic review aims to study the association between biomarkers of the ageing immune system and frailty. METHODS: The search strategy was performed in PubMed and Embase, using the keywords "immunosenescence", "inflammation", "inflammaging" and "frailty". We included studies that investigated the association of biomarkers of the ageing immune system and frailty cross-sectionally in older adults, without an active disease that affects immune parameters. Three independent researchers selected the studies and performed data extraction. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale adapted for cross-sectional studies. RESULTS: A total of 44 studies, with a median number of 184 participants, was included. Study quality was good in 16 (36 %), moderate in 25 (57 %) and poor in 3 (7 %) of studies. The most frequently studied inflammaging biomarkers were IL-6, CRP and TNF-α. Associations with frailty were observed for increased levels of (i) IL-6 in 12 of 24 studies, (ii) CRP in 7 of 19 studies, and (ii) TNF-α in 4 of 13 studies. In none of the other studies were associations observed of frailty with these biomarkers. Different types of T-lymphocyte subpopulations were studied but each subset was studied only once, and the study sample sizes were low. CONCLUSION: Our review of 44 studies on the relation between immune biomarkers and frailty identified IL-6 and CRP as the biomarkers that were most consistently associated with frailty. T-lymphocyte subpopulations were investigated but too infrequently to draw strong conclusions yet, although initial results are promising. Additional studies are required in order to further validate these immune biomarkers in larger cohorts. Furthermore, prospective studies in more uniform settings and larger cohorts are needed to further investigate the association with immune candidate biomarkers for which potential associations with ageing and frailty were previously observed, before these can be used in clinical practice to help assess frailty and improve the care treatments of older patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations58
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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