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Enregistrement W4407669159 · doi:10.1177/13872877251317659

Clinical relevance of plasma ADAM-17 with cognition and neurodegeneration in Alzheimer's disease

2025· article· en· W4407669159 sur OpenAlexaboutno aff
Zu-Qi Chen, Meng Ting Wang, Cheng‐Rong Tan, Shan Huang, Faying Zhou, Ying‐Ying Shen, Gui‐Hua Zeng, Dong‐Yu Fan, Yan‐Jiang Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNeurodegenerationAlzheimer's diseaseCognitionClinical significanceDiseaseDementiaMedicineClinical Dementia RatingPsychologyInternal medicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A disintegrin and metalloproteinase 17 (ADAM-17) has multiple pathophysiological functions in Alzheimer's disease (AD). However, the clinical relevance of ADAM-17 in AD is not clear yet. Objective This study aims to investigate the levels of circulating ADAM-17 and their association with AD. Methods This cross-sectional study recruited 40 normal cognition (NC) participants and 36 AD patients. Plasma ADAM-17 and biomarkers of neurodegeneration were determined. The association of plasma ADAM-17 with cognitive functions and biomarkers of neurodegeneration was analyzed. Results Plasma ADAM-17 levels were elevated in AD patients in comparison with NC subjects. Plasma ADAM-17 was positively associated with Clinical Dementia Rating (CDR) scores, but negatively associated with the Mini-Mental State Examination scores and Montreal Cognitive Assessment scores. Plasma ADAM-17 levels were positively associated with the levels of Aβ 40 , Aβ 42 , and p-Tau181. Conclusions These findings suggest a link between ADAM-17 and the pathogenesis of AD from a clinical perspective.

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)0,003
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,315 · 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
Résumé présentoui

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