The neutrophil-to-lymphocyte ratio, lymphocyte-to-monocyte ratio, and neutrophil-to-high-density-lipoprotein ratio are correlated with the severity of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inflammation plays a pivotal role in the pathogenesis of Parkinson's disease (PD). However, the correlation between peripheral inflammatory markers and the severity of PD remains unclear. Methods: = 303) were assessed for the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR) and neutrophil-to-high-density-lipoprotein ratio (NHR) in plasma, and neuropsychological assessments were performed for all patients with PD. Spearman rank or Pearson correlation was used to evaluate the correlation between the NLR, the LMR and the NHR and the severity of PD. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to evaluate the diagnostic performance of the NLR, LMR and NHR for PD. Results: The plasma NLR and NHR were substantially higher in patients with PD than in HCs, while the plasma LMR was substantially lower. The plasma NLR was positively correlated with Hoehn and Yahr staging scale (H&Y), Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), UPDRS-I, UPDRS-II, and UPDRS-III scores. Conversely, it exhibited a negative relationship with Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. Furthermore, the plasma NHR was positively correlated with H&Y, UPDRS, UPDRS-I, UPDRS-II and UPDRS-III scores. Moreover, negative associations were established between the plasma LMR and H&Y, UPDRS, UPDRS-I, UPDRS-II, and UPDRS-III scores. Finally, based on the ROC curve analysis, the NLR, LMR and NHR exhibited respectable PD discriminating power. Conclusion: Our research indicates that a higher NLR and NHR and a lower LMR may be relevant for assessing the severity of PD and appear to be promising disease-state biomarker candidates.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».