An exploratory cohort study of serum estradiol, testosterone, osteoprotegerin, interleukin-6, calcium, and magnesium as potential biomarkers of cervical spondylosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Exploration of biomarkers for debilitating diseases such as cervical spondylosis is important to revolutionize clinical diagnosis and management of such conditions. The study aimed to determine the correlation between neck pain and disability and serum levels of interleukin-6 (IL-6), osteoprotegerin (OPG), estradiol (E2), testosterone (TES), calcium (Ca), and magnesium (Mg) among individuals with symptomatic cervical spondylosis. Methods This study was a cohort design. The participants were new referrals to two Nigerian physical therapy clinics. Participants’ neck pain intensity (PI), neck disability index (NDI), IL-6, OPG, E2, TES, Ca, and Mg were measured at baseline and after 13 weeks of follow-up. Data were analyzed using descriptive statistics, independent samples t test, Pearson’s correlation, and multiple linear regression. Results Forty individuals aged 52.40 ± 8.60 years participated in the study. Women had significantly higher levels of IL-6 ( t = − 2.392, p = 0.026), OPG ( t = − 3.235, p = 0.005), E2 ( t = − 6.841, p = 0.001), but lower TES ( t = 17.776, p = 0.001). There were no significant sex differences in PI and NDI. There were significant correlations between PI and OPG ( r = 0.385, p < 0.001), NDI and OPG ( r = 0.402, p < 0.001), and IL-6 ( r = 0.235, p = 0.036). Significant predictors of PI were OPG ( β = 0.442, p < 0.001) and E2 ( β = − 0.285, p = 0.011), and NDI were OPG ( β = 0.453, p < 0.001), E2 ( β = − 0.292, p = 0.005), and IL-6 ( β = 0.225, p = 0.024). Conclusion High serum levels of IL-6 and OPG were associated with cervical spondylosis severity. However, high serum levels of E2 and TES correlated with lesser severity. Moreover, TES inversely correlated with the proinflammatory cytokines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».