Impact of serum leptin and adiponectin levels on brain infarcts in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: a longitudinal analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The adipokines leptin and adiponectin have been associated with atherosclerosis and the risk of cerebral infarcts. Pre-clinical studies, however, suggest a protective role against ischemic brain damage. In this study we analyzed the relationship between serum leptin and adiponectin levels and the onset or progression of brain infarcts in subjects with mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD). Methods: All data were extracted from the ADNI database. The final population included 566 subjects, with 58 healthy controls, 396 MCI and 112 AD. All patients with available serum leptin and adiponectin levels at baseline were selected. Demographics, neuropsychological test results, CSF biomarkers, regional brain metabolism with FDG-PET data and the number of brain infarcts on longitudinal MRI scans were extracted. Results: Leptin levels were significantly lower in patients with MCI than controls at baseline, while adiponectin levels were not different between the groups. Multivariate logistic regression analysis at baseline for the presence of brain infarcts showed a predictive value for leptin but not for adiponectin. Multivariate longitudinal analysis showed that age was the only significant predictor of brain infarcts development at 15-year follow-up, while serum leptin and adiponectin levels did not play a role in this population. Discussion: The evidence on the pathogenetic or protective role of adipokines on ischemic brain damage is mixed. In this MCI and AD population, serum leptin and adiponectin were not associated with the development of brain infarcts; therefore, these results do not support the use of adipokines as biomarkers of cerebrovascular pathology in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».