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Enregistrement W4406049756 · doi:10.1002/alz.090393

Peripheral Inflammation subgroups in Alzheimer’s disease and related dementias

2024· article· en· W4406049756 sur OpenAlexaffabout
Bruna Seixas Lima, Pedro Rosa‐Neto, Natalie A. Phillips, Michael Borrie, Carlos Roncero, Durjoy Lahiri, Dvir Dori, Howard Chertkow

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensQuebec - Clinical Research Organization in CancerWestern UniversityMcGill UniversityConcordia UniversityBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationDiseasePeripheralMedicineDementiaAlzheimer's diseaseNeuroscienceGerontologyPsychologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A growing body of research has focused on inflammation as both a potential biomarker and a risk factor for Alzheimer's disease (AD). The cytokine Interleukin-6 (IL-6) is involved in the pathogenesis of inflammatory disorders and in the physiological homeostasis of neural tissue. AD has been associated with increased IL-6 expression in brain, however, increased levels of IL-6 have also been linked to conditions such as diabetes and hypertension. We examined groups of individuals with AD and related disorders (ADRD) as well as healthy controls to check if elevated levels of IL-6 (above 1.9 ng/L) were related to the presence of comorbidities. METHODS: We investigated individuals with AD (n = 58); mild cognitive impairment (MCI; n = 139); subjective cognitive impairment (SCI; n = 28); and cognitively unimpaired age matched controls (CU; n = 53). We considered four possible subgroups: Group 0 (defined as individuals with normal IL-6 levels and without comorbidities that could be linked to elevated IL-6); Group 1 (individuals with normal levels of IL-6, despite having comorbidities); Group 2 (individuals with elevated IL-6 without comorbidities), and Group 3 (individuals with elevated IL-6 and comorbidities). The comorbidities investigated were hypertension, diabetes, peripheral vascular disease, history of cerebrovascular accident, and rheumatoid arthritis. Logistic regression was used to investigate the relationship between the occurrence of elevated IL-6, age, sex, history of smoking, body mass index (BMI), Montreal Cognitive Assessment scores (MoCA), nutrition and sleep. RESULTS: We found individuals with and without elevated IL-6, and with and without comorbidities in all cohorts (Table 1). We found a significant relationship between elevated IL-6 and aging in all cohorts (Figure 1a). A significant relationship was also found between elevated IL-6 and greater BMI (MCI group only; Figure 1b), lower nutrition scores (SCI group only, Figure 1c), history of smoking (AD group only; Figure 2a) and sex, whereby males had more elevated IL-6 (MCI group; Figure 2b). CONCLUSIONS: We found variation in patterns of peripheral inflammation and other common conditions in aging and ADRD. These variations may reflect different mechanistic groups which might help the understanding of variation in clinical features of ADRD, disease progression and response to different therapeutic interventions.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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