MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407044198 · doi:10.2174/0115672026368528250113080256

Plasma Osteoprotegerin and Cognitive Impairment after IschemicStroke

2025· article· en· W4407044198 sur OpenAlexaboutno aff
Xinyue Chang, Pinni Yang, Yi Liu, Yu He, Xiaoli Qin, Beiping Song, Quan Yu, Jiawen Fei, Mengyao Shi, Daoxia Guo, Yanbo Peng, Jing Chen, Aili Wang, Tan Xu, Jiang He, Yonghong Zhang, Zhengbao Zhu

Notice bibliographique

RevueCurrent Neurovascular Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoprotegerinCognitive impairmentIschemic strokeStroke (engine)CognitionMedicineInternal medicineCardiologyIschemiaPsychiatryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasma osteoprotegerin (OPG) has been linked to poor prognosis following stroke, but its impact on post-stroke cognitive impairment (PSCI) is unknown. The purpose of our work was to analyze the relationship of OPG with PSCI. METHODS: Our study included 613 ischemic stroke subjects with plasma OPG levels. We used the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to assess PSCI. PSCI was defined as MMSE score <25 or MoCA score <23. RESULTS: =0.021), compared to that in the lowest tertile. We observed a positive linear relationship of plasma OPG levels with 3- month PSCI (P for linearity=0.046). Incorporating plasma OPG into conventional risk factors enhanced PSCI risk reclassification (all P <0.05). Consistent results were discovered when PSCI was evaluated using the MoCA score. CONCLUSION: High plasma OPG levels were related to an elevated risk of 3-month PSCI, indicating that OPG might be an effective biomarker for predicting PSCI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Neurovascular ResearchMême sujetBone Metabolism and DiseasesTravaux en français237 207