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Enregistrement W4407200710 · doi:10.2478/rrlm-2025-0006

Correlations of vascular cognitive impairment with brain-derived neurotrophic factor and trace elements

2025· article· en· W4407200710 sur OpenAlexaboutno aff
Rong Zhou, Chao Lei

Notice bibliographique

RevueRevista română de medicină de laborator · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceBrain-derived neurotrophic factorCognitive impairmentTRACE (psycholinguistics)CognitionNeurotrophic factorsPsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cognitive impairment has become one of the major public health problems due to population aging and the increased morbidity associated with stroke. In this study, we aimed to analyze the correlations of vascular cognitive impairment (VCI) with brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and trace elements. Methods Between January 2022 and January 2024, a total of 206 subjects were included in the study, of which 103 were VCI patients treated in our hospital (a cognitive impairment group), and 103 were volunteers undergoing physical examination (a control group). Comparisons were conducted on the levels of BDNF and trace elements (Cu, Fe, Zn, Ca, Mg, Se, As, and Al) between the two groups. Results In comparison with the control group, the cognitive impairment group had significantly reduced levels of BDNF, Cu, Fe and Zn (p<0.05), a significantly raised Al level (p<0.05), and decreases in the total score of Mini-Mental State Examination (MMSE) and corrected total score of Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (p<0.05). The total score of MMSE and corrected total score of MoCA were positively correlated with the levels of BDNF, Cu, Fe, and Zn (p<0.05) and negatively correlated with the Al level in both groups (p<0.05). BDNF <5.39 μg/L, Cu <10.87 μmol/L, Fe <5.97 μmol/L, Zn <77.32 μmol/L, and Al >0.72 μmol/L were risk factors for VCI. Conclusions VCI patients have significantly lower levels of BDNF and trace elements (Cu, Fe, and Zn) and a significantly higher Al level than those of healthy populations. Excessively low levels of BDNF and trace elements (Cu, Fe, and Zn) and an overly high level of harmful element Al are risk factors for VCI.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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