Early cognitive dysfunction development immunological predictors in the ischemic stroke acute period
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study is activity identification CXC family cytokines in patients with cognitive impairments in the acute period of ischemic stroke. Material and methods. 78 patients with diagnosis “Ischemic stroke” were examined. Depending on cognitive impairment (Montreal Cognitive Assessment (MoCA)) patients were divided into two groups: the 1st group — 58 patients with cognitive decline (MoCA ≤ 25 points); the 2nd group — 20 patients without cognitive decline. Neuropsychologic testing was performed on the second day of hospitalisation and included episodic memory, executive function, speech, gnosis, praxis and IQCODE parameters examination. Laboratory diagnosis consisted of level assessing of CXC family chemokines (CXCL10, CXCL11, CXCL9, CXCL1, CXCL8) and TNF-α cytokine in patients’ plasma on the second day of hospitalisation. Statistical analysis was employed using the Python programing language and its libraries Pandas and SciPy. Results. Statistical analysis revealed the highest level of IP-10/CXCL10 chemokines (p = 0.002) and Gro-a/CXCL1 (p = 0.044) in patients of the 1st group, statistically significant correlations of MoCA and IQCODE with IP-10/CXCL10 and Gro-a/CXCL1 concentrations, correlations of IP-10/CXCL10 concentrations with semantic information processing functions (r = –0.512), subject gnosis (r = –0.211), memory (r = 0.275), speech (r = –0.400), and Gro-a/ CXCL1 level with semantic information processing (r = –0.418). Conclusion. The study of chemokines of the CXC cluster represents a relevant and promising direction in the diagnosis and assessment of progression of early post-stroke cognitive impairment of mixed genesis due to minimal invasiveness and high specificity. Further studies are needed to verify CXCL chemokines, particularly IP-10/CXCL10 and Gro-a/CXCL1 as potential molecular markers of neurological damage in neurodegenerative and inflammatory diseases of the central nervous system.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».