Data_Sheet_1_The Relationship Between Serum Cytokine Levels and the Degree of Psychosis and Cognitive Impairment in Patients With Methamphetamine-Associated Psychosis in Chinese Patients.xls
Notice bibliographique
Résumé
<p>Background: Cytokine levels can be changed in methamphetamine (METH) use disorders (MUDs) and primary psychosis. The present study assessed serum levels of some kinds of interleukins (ILs) in METH-associated psychosis (MAP) and their relationships with psychotic symptoms and cognitive dysfunction.</p><p>Methods: Serum IL-2R, IL-6, IL-8, and IL-10 levels were examined by chemiluminescence assays in MAP patients (n = 119) and healthy controls (n = 108). The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA) were administered.</p><p>Results: Serum levels of IL-6 and IL-8 were significantly increased in MAP patients (all p < 0.05). There was a negative relationship between IL-2R levels and PANSS positive (P) subscale scores (r = −0.193, p = 0.035). IL-6, IL-8 and IL-10 levels were all negatively correlated with the naming, delayed recall and orientation subscores on the MOCA (r = −0.209, p = 0.022; r = −0.245, p = 0.007; r = −0.505, p < 0.001, respectively).</p><p>Conclusions: Our results indicate that immune disturbances are related to MAP and that IL-2R, IL-6, IL-8, and IL-10 are associated with the severity of psychotic symptoms and cognitive function impairment.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».