Correlation between serum ANGPTL4 levels and white matter hyperintensity and cognitive impairment in patients with cerebral small vessel disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the correlation between serum angiopoietin-like protein 4 (ANGPTL4) levels, white matter hyperintensity (WMH), and cognitive impairment (CI) in patients with cerebral small vessel disease (CSVD). METHODS: This cross-sectional study enrolled 171 patients with CSVD who attended the First Affiliated Hospital of Xinxiang Medical University from December 2021 to July 2022. All subjects underwent a 3.0T head magnetic resonance imaging, neuropsychology assessment, and blood sampling. Serum ANGPTL4 levels were detected by enzyme-linked immunosorbent assay and the severity of WMH was assessed by the Fazekas scale. According to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale, subjects were divided into normal cognition group (NC, n = 80) and CI group (n = 91). According to the total Fazekas scores, subjects were divided into a mild WMH group (n = 84), a moderate WMH group (n = 70), and a severe WMH group (n = 17). RESULTS: Serum ANGPTL4 levels were significantly higher in the CI group than in the NC group (p < .05) and were negatively correlated with mini-mental state examination scores and MoCA scores (r = -0.26, -0.341, p < .05). Serum ANGPTL4 levels increased significantly in the mild to moderate WMH group but tended to decrease in the severe WMH group. Binary logistic regression analysis showed that ANGPTL4 was an independent influencing factor for CSVD-CI (OR = 2.062, 95% CI (1.591-2.674), p < .001). The area under curve of ANGPTL4 for CSVD-CI was 0.847 (0.791-0.903). CONCLUSION: ANGPTL4 may be involved in the process of white matter damage and CI in CSVD patients and shows a diagnostic value for CSVD-CI.
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 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) | 0,000 | 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 ».