Disease outcome, alexithymia and depression are differently associated with serum IL-18 levels in acute stroke
Notice bibliographique
Résumé
Stroke has been shown to lead to depressive disorders, anxiety disorders and other emotional consequences. Although the cause of these disorders is a subject of debate, stroke has clearly been shown to lead to the production of pro-inflammatory cytokines, which we hypothesized to play a role in the production of post-stroke emotional disorders. Thus we investigated here whether acute stroke might be associated with changes in the normal serum levels of IL-18 and if these changes were related to stroke severity, as well as to the presence and severity of alexithymia and depression. Thirty patients with a first-ever symptomatic ischemic stroke were included. Alexithymia (Toronto Alexithymia Scale; TAS-20), depression (Hamilton Depression Rating Scale; HDRS-17) and serum IL-18 were assessed. Stroke patients showed serum levels of IL-18 significantly related to stroke severity. Furthermore, a strong positive correlation was observed between IL-18 levels and severity of alexithymia, particularly among patients with right-hemisphere lesions. Specifically, circulating concentrations of IL-18 were significantly increased in patients with categorical alexithymia (TAS-20 score 61), as compared with both non alexithymic patients and control subjects. In addition, stroke was more severe in alexithymic patients, as compared to non alexithymic patients. Following multivariate regression, serum IL-18 levels appeared to be specifically associated with alexithymia rather than with stroke severity in patients with right-hemisphere lesions only. These results suggest that IL-18 might be specifically implicated in the pathogenesis of post-stroke alexithymia, ultimately contributing to impaired recovery from stroke.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».