Correlation between lipoprotein-associated phospholipase A2 and poststroke mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to investigate the correlation between serum lipoprotein-associated phospholipase A2 (Lp-PLA2) and poststroke mild cognitive impairment (PSMCI). METHODS: The patients included in the study were divided into PSMCI (68 cases) and cognitively normal (CN) (218 cases) groups and followed up for six months. Demographic and clinical data were collected. A logistic regression analysis was performed to determine whether Lp-PLA2 is an independent risk factor for PSMCI. Spearman's correlation analysis was used to examine the correlation between Lp-PLA2 levels and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. A receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed to determine the diagnostic threshold value of Lp-PLA2 for PSMCI. RESULTS: Serum Lp-PLA2 levels were significantly higher in the PSMCI group than in the CN group. The logistic regression analysis showed that Lp-PLA2 was an independent risk factor for PSMCI (OR = 1.05, 95% CI = 1.03-1.07). Spearman's correlation analysis revealed a significant correlation between the Lp-PLA2 levels and MoCA scores (R = -0.49). The area under the ROC curve for Lp-PLA2 was 0.849, and the threshold value for PSMCI occurrence was 236.8 ng/ml. CONCLUSIONS: Elevated serum Lp-PLA2 is an independent risk factor for PSMCI and may serve as a potential biomarker for PSMCI.
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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 | 0,001 |
| 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 ».