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Enregistrement W4375955915 · doi:10.1080/10253890.2023.2210687

The chronic stress risk phenotype mirrored in the human retina as a neurodegenerative condition

2023· article· en· W4375955915 sur OpenAlexfundno aff
Leoné Malan, Roelof van Wyk, Roland von Känel, Tjalf Ziemssen, Walthard Vilser, Peter M. Nilsson, Martin Magnusson, Amra Jujić, Daniel W. Mak, Faans Steyn, Nico T. Malan

Notice bibliographique

RevueStress · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoche DiagnosticsLund University Medical Faculty FoundationNorth-West UniversityCrafoordska StiftelsenMedical Research CouncilSouth African Medical Research CouncilKnut och Alice Wallenbergs StiftelseLunds UniversitetNational Research FoundationSouthwest Skanes Diabetes FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineRetinaPathologyIschemiaInternal medicineNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The brain is the key organ that orchestrates the stress response which translates to the retina. The retina is an extension of the brain and retinal symptoms in subjects with neurodegenerative diseases substantiated the eye as a window to the brain. The retina is used in this study to determine whether chronic stress reflects neurodegenerative signs indicative of neurodegenerative conditions. A three-year prospective cohort (n = 333; aged 46 ± 9 years) was stratified into stress-phenotype cases (n = 212) and controls (n = 121) by applying the Malan stress-phenotype index. Neurodegenerative risk markers included ischemia (astrocytic S100 calcium-binding protein B/S100B); 24-h blood pressure, proteomics; inflammation (tumor-necrosis-factor-α/TNF-α); neuronal damage (neuron-specific-enolase); anti-apoptosis of retinal-ganglion-cells (beta-nerve-growth-factor), astrocytic activity (glial-fibrillary-acidic-protein); hematocrit (viscosity) and retinal follow-up data [vessels; stress-optic-neuropathy]. Stress-optic-neuropathy risk was calculated from two indices: a newly derived diastolic-ocular-perfusion-pressure cut-point ≥68 mmHg relating to the stress-phenotype; combined with an established cup-to-disk ratio cut-point ≥0.3. Higher stress-optic-neuropathy (39% vs. 17%) and hypertension (73% vs. 16%) prevalence was observed in the stress-phenotype cases vs. controls. Elevated diastolic-ocular-perfusion-pressure, indicating hypoperfusion, was related to arterial narrowing and trend for ischemia increases in the stress-phenotype. Ischemia in the stress-phenotype at baseline, follow-up and three-year changes was related to consistent inflammation (TNF-α and cytokine-interleukin-17-receptor-A), neuron-specific-enolase increases, consistent apoptosis (chitinase-3-like protein 1, low beta-nerve-growth-factor), glial-fibrillary-acidic-protein decreases, elevated viscosity, vein widening as risk marker of endothelial dysfunction in the blood-retinal barrier, lower vein count, and elevated stress-optic-neuropathy. The stress-phenotype and related neurodegenerative signs of ongoing brain ischemia, apoptosis and endothelial dysfunction compromised blood–retinal barrier permeability and optic nerve integrity. In fact, the stress-phenotype could identify persons at high risk of neurodegeneration to indicate a neurodegenerative condition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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