The role of metal element exposure and oxidative stress in mild cognitive impairment: Evidence from a Shanghai elderly cohort
Notice bibliographique
Résumé
This study, based on a cross-sectional study of elderly individuals in Shanghai, explored the associations between mixed metal element exposure and mild cognitive impairment (MCI), as well as the mediating role of oxidative stress. We assessed MCI using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale and measured plasma levels of amyloid β 40 (Aβ 40 ), Aβ 42 , Aβ 42/40 , total tau (T-tau) and phosphorylated tau (P-tau) proteins. Spearman’s correlation analysis, linear regression, weighted quantile sum (WQS) regression, and quantile g-computation (qgcomp) modeling were used to assess the associations between metal elements and MCI, and to analyze the mediating role of oxidative stress using mediation models. The results showed significant differences in blood cadmium (Cd), lead (Pb), copper (Cu), zinc (Zn), and selenium (Se) levels between the MCI group and the normal cognition group. MoCA scores were negatively correlated with Cd, Pb, and Cu levels, and positively correlated with Zn and Se levels. Aβ 42 and Aβ 42/40 were negatively correlated with Cu and positively correlated with Zn and Se. P-tau was positively correlated with mercury (Hg). The WQS index was significantly negatively correlated with the MoCA score, with Cu contributing the most (84.0 %). Meanwhile, Aβ 42 and Aβ 42/40 were significantly positively correlated with the WQS index, with Se (34.0 %) and Zn (58.3 %) being the main contributors. Qgcomp modeling also found that mixed exposure to metal elements was significantly negatively correlated with the MoCA score, with Cu given the highest negative weight (-0.601). SOD partially mediated the correlation of Cu, Zn, Se, and WQS index with Aβ 42 (mediation ratio of 14.3–27.8 %). This study provides population-based evidence for identifying factors and potential mechanisms affecting MCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».