Pilot investigation of circulating angiogenic and inflammatory biomarkers associated with vascular malformations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Vascular malformations in the central nervous system are difficult to monitor and treat due to their inaccessible location. Angiogenic and inflammatory proteins are secreted into the bloodstream and may serve as useful biomarkers for identifying patients at risk for complications or with certain disease phenotypes. Methods A validated multiplex protein array consisting of 26 angiogenic and inflammatory biomarkers (Angiome) was assessed in plasma isolated from healthy controls and patients with either sporadic brain arteriovenous malformation (BAVM), familial cerebral cavernous malformation (CCM), or hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT). These samples were obtained from archives of ongoing research studies at the University of California San Francisco and through prospective collection at the Toronto HHT Centre at St. Michael’s Hospital. Results We compared circulating biomarker levels from each patient group to healthy controls and analyzed each pairwise combination of patient groups for differences in biomarker levels. Additionally, we analyzed the HHT samples to determine the association between biomarker levels and the following HHT-specific phenotypes, BAVM, pulmonary arteriovenous malformation (PAVM), liver vascular malformation (LVM), and gastrointestinal (GI) bleeding. Compared to controls, levels of SDF1 were significantly elevated in HHT patients (Proportional Increase [PI] = 1.87, p
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».