Study on the Correlation Between Serum Macrophage Migration Inhibitory Factor and Cognitive Impairment after Stroke and Its Relationship with Serum Inflammatory Factors
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the correlation between serum macrophage migration inhibitory factor (MIF) and cognitive impairment after stroke, as well as its relationship with serum inflammatory factors. Methods: Stroke patients in our hospital from September 2022 to June 2023 were included as the research subjects. They were divided into the control group (without cognitive impairment, n = 43) and the observation group (with cognitive impairment, n = 51) based on whether cognitive impairment occurred. The levels of serum factors and cognitive functions of the two groups were compared, the multiple factors influencing cognitive impairment after stroke were analyzed, and the correlation between the level of serum macrophage MIF and cognitive impairment or inflammatory factors was explored. Results: The levels of serum tumor necrosis factor -α (TNF-α), interleukin-6 (IL-6), and MIF were lower, while the scores of the Montreal Cognitive Scale (MoCa) and the Mini-Mental State Examination (MMSE) were higher in the control group than in the observation group (p < 0.05). Combined diabetes, hypertension, hyperlipidemia, TNF-α, IL-6, and MIF were risk factors affecting cognitive impairment after stroke (p < 0.05). MIF was negatively correlated with both MoCA and MMSE scores (p < 0.05), and positively correlated with the levels of TNF-α and IL-6 (p < 0.05). Conclusion: The levels of serum TNF-α, IL-6 and MIF have a certain correlation with cognitive impairment in stroke patients, the abnormal increase of which is a risk factor affecting the occurrence of cognitive impairment in stroke patients. Early detection of serum levels of TNF-α, IL-6 and MIF in patients can effectively prevent the occurrence of cognitive impairment and improve the prognosis of patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».