血清S100β蛋白水平与脑小血管病患者非痴呆型血管性认知障碍的相关性研究 Correlation between Serum S100β Protein Level and Vascular Cognitive Impairment with No Dementia in Patients with Cerebral Small Vessel Diseases
Notice bibliographique
Résumé
目的 探讨血清S100β蛋白水平与脑小血管病（cerebral small vessel disease，CSVD）患者非痴呆型血 管性认知障碍（vascular cognitive impairment with no dementia，VCIND）的相关性。 方法 收集2017年6月-2018年2月在潍坊医学院附属医院神经内科住院治疗的非痴呆CSVD患者60 例，健康体检者30例，对所有研究对象进行蒙特利尔认知评估量表（Montreal cognitive assessment， MoCA）评定，将CSVD患者分为VCIND组30例和无认知障碍（no cognitive impairment，NCI）组30例。检测 所有入组者血清S100β蛋白含量。用Pearson相关分析来分析血清S100β蛋白水平与VCIND的相关性， Logistic回归分析评价CSVD患者VCIND的可能危险因素。 结果 VCIND组血清S100β蛋白水平为（0.66±0.041）μg/L，高于NCI组（[ 0.62±0.040）μg/L]和对 照组（[ 0.57±0.037）μg/L]（均P＜0.001）。Logistic回归分析结果显示，血清S100β蛋白水平是VCIND 的独立危险因素[比值比（odds ratio，OR）2.056，95%（confidence interval，CI）1.643～2.573，P＝0.003]。 结论 VCIND患者的血清S100β蛋白水平升高是VCIND的独立危险因素。 Abstract: Objective To investigate the correlation between serum S100β protein level and vascular cognitive impairment with no dementia (VCIND) in patients with cerebral small vessel diseases (CSVD). Methods Sixty CSVD inpatients (excluding dementia) in department of neurology and 30 healthy individuals from physical examination in the affiliated hospital of Weifang Medical College from June 2017 to February 2018 were enrolled in this study. All the subjects were assessed using Montreal cognitive assessment (MoCA), according to MoCA scores, the CSVD patients were divided into VCIND group (n =30) and no cognitive impairment (NCI) group (n =30), and the healthy subjects served as the control group. Serum S100β protein levels in all objects were measured by ELISA. The association between serum S100β protein level and VCIND in CSVD patients was analyzed by Pearson correlation analysis. Logistic regression analysis was applied to determine the independent risk factors of VCIND in patients with CSVD. Results The serum S100β level in the VCIND group [(0.66±0.041) μg/L] were all higher than that in the NCI [(0.62±0.040) μg/L] and control groups [(0.57±0.037) μg/L] (all P <0.001). Logistic regression analysis showed that serum S100β level was an independent risk factor of VCIND [odds ratio (OR) 2.056, 95% confidence interval (CI) 1.643-2.573, P =0.003]. Conclusions Serum S100β level was an independent risk factor of VCIND.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».