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Enregistrement W4403096791 · doi:10.1016/j.nbd.2024.106693

Correlations of gray matter volume with peripheral cytokines in Parkinson's disease

2024· article· en· W4403096791 sur OpenAlexaboutno aff
BaoLing Chen, Hang Zhou, XinZi Liu, Wanlin Yang, Yuqi Luo, Shuzhen Zhu, Jialing Zheng, Xiaobo Wei, Ling Ling Chan, Eng‐King Tan, Qingsong Wang

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGray (unit)Parkinson's diseaseNeurosciencePeripheralDiseaseMedicinePathologyPsychologyInternal medicineNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Peripheral cytokine levels may affect specific brain volumes. Few studies have examined this possible relationship. OBJECTIVE: In a case-control study, we used magnetic resonance imaging (MRI) voxel-based morphological analysis techniques to examine the relationship between gray matter volume changes and cognitive, motor and emotional dysfunction as well as between gray matter volume changes and peripheral blood cytokine levels. METHOD: A total of 134 subjects, comprising 66 PD patients and 68 healthy controls, were recruited. Peripheral venous blood was collected to measure the concentrations of 12 cytokines, including IL-1β, IL-2, IL-4, IL-5, IL-6, IL-8, IL-10, IL-12p70, IL-17, IFN-α, IFN-γ, and TNF-α. All the subjects also underwent MRI, where 3D-T1-weighted MR images were used for the analysis. In addition, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental Status Examination (MMSE), Unified Parkinson's disease Rating Scale (UPDRS), Hamilton Anxiety Scale (HAMA), and Hamilton Depression Scale (HAMD) scores were assessed in PD patients. Statistical parameter mapping 12 software was used for the statistical analysis of the images. RESULT: Compared with control patients, PD patients presented decreased gray matter volume (GMV) in the bilateral frontal lobe, temporal lobe, parietal lobe, occipital lobe, insula, and right cerebellar lobule VIII. Regional GMV in the temporal lobe, parietal lobe, and cerebellum was correlated with MoCA, MMSE, UPDRS, HAMA, and HAMD scores in PDs. In addition, the regional GMV in PDs was correlated with the concentrations of cytokines, including IL-4, IL-6, IFN-γ, and TNF-α. The IL-6 concentration was negatively correlated with the UPDRS-IV score. CONCLUSION: PD patients exhibit gray matter atrophy in a wide range of brain regions, which are symmetrically distributed and mainly concentrated in the frontal and temporal lobes, and these changes may be linked to motor disorders and neuropsychiatric manifestations. Cytokine concentrations in peripheral blood are correlated with regional gray matter volume in PDs, and the IL-6 level affects gray matter volume in the left precentral gyrus and the manifestation of motor complications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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