Correlation of Disease Severity, Proinflammatory Cytokines, and Reduced Brain Gray Matter Volumes in Patients with Atopic Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Atopic dermatitis (AD) is a chronic inflammatory skin disease. However, few studies have investigated brain changes associated with chronic inflammation. We hypothesized that chronic inflammation might be related to brain structural alterations in patients with AD. Objectives: To investigate the association between disease severity (Eczema Area and Severity Index [EASI]), proinflammatory cytokines, and differences in brain gray matter (GM) volume in patients with AD. Methods: Nineteen patients with AD and 19 age- and sex-matched healthy subjects were enrolled. All participants underwent clinical assessment and brain magnetic resonance imaging. Voxel-based morphometry was performed to analyze GM volume differences. Results: Patients with AD exhibited significantly decreased GM volume in many brain regions, such as bilateral precentral gyrus, right frontal pole, and right middle temporal gyrus ( P < 0.001), compared with healthy subjects. Notably, in patients with AD, the GM volume in right middle temporal gyrus was negatively associated with both EASI score and proinflammatory cytokines (sIL-2R [soluble interleukin 2 receptor] and TNF-α receptor-1), whereas the GM volume in left precentral gyrus was negatively associated with both EASI score and proinflammatory cytokines (sIL-2R and CRP). Conclusion: Patients with AD demonstrated significant brain GM volume reduction in many brain regions, which is related to disease severity and proinflammatory cytokines.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».