Investigation of brain-derived neurotrophic factor as a diagnostic marker of neuroplasticity in children with motor disorder delay
Notice bibliographique
Résumé
The relevance of researching biomarkers of neuroplasticity lies in the growing prevalence of motor disorders in children, as timely diagnosis and early intervention are critical for improving prognosis. The aim of the study was to evaluate the diagnostic significance of brain-derived neurotrophic factor levels as a potential marker of neuroplasticity in children aged 7-8 months with motor development delay through an integrated analysis of gestational age, body weight, motor skills according to the Alberta Infant Motor Scale, and brain-derived neurotrophic factor concentration. The study involved 25 healthy children aged 7-8 months without motor disorders and 56 children of the same age with motor development delay, including 28 children who were born full-term but had motor disorders and 28 children who were born prematurely with motor disorders. The study found a significant correlation between the level of brain-derived neurotrophic factor in blood serum and the degree of motor development impairment in children. Median levels of brain-derived neurotrophic factor were highest in the control group (22.76 pg/mL) and progressively decreased in groups with motor development disorders (11.25 pg/mL and 8.30 pg/mL). Statistically significant differences in serum brainderived neurotrophic factor levels were found between all study groups (p < 0.00001). The results indicated that children with motor development disorders had significantly lower levels of brain-derived neurotrophic factor than their healthy peers, which may indicate reduced neuroplasticity in these groups. These results highlighted the potential of brainderived neurotrophic factor as an objective criterion for early diagnosis, prognosis, and evaluation of the effectiveness of rehabilitation interventions in children with motor development delays
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».