Serum level of osteoprotegerin in patients with Parkinson’s disease:a preliminary study
Bibliographic record
Abstract
Wprowadzenie: Wyniki najnowszych badań wskazują na udział osteoprotegeryny (OPG) w patofizjologii choroby Parkinsona (ChP). Cel pracy: Ocena stężenia OPG w surowicy u pacjentów z ChP w porównaniu z grupami kontrolnymi: pacjentów z łagodnymi bólami głowy lub kręgosłupa (CG1) i z ostrym udarem niedokrwiennym mózgu (CG2) oraz zbadanie związku między stężeniem OPG w surowicy a: 1) czasem trwania ChP, 2) stężeniami w surowicy parathormonu (PTH), witaminy D [25(OH)D], wapnia całkowitego oraz 3) cholesterolu całkowitego (TC), lipoproteiny o wysokiej gęstości, lipoproteiny o niskiej gęstości i trójglicerydów. Materiał i metody: Do badania włączono 45 pacjentów z ChP [20 w stadium początkowym choroby (iPD) i 25 w stadium zaawansowanym (aPD)] oraz 50 pacjentów do grup kontrolnych (20 do CG1, 30 do CG2). Stężenia OPG w surowicy oznaczono metodą immunoenzymosorpcyjną typu sandwich. W analizie statystycznej zastosowano testy t-Studenta, Mann-Whitneya, c2 oraz analizę korelacji Pearsona i regresji liniowej. Wyniki: Stwierdzono niższe stężenie OPG w surowicy pacjentów z iPD w porównaniu z pacjentami z grupy CG2 (p = 0,026). Stężenie OPG zależało od czasu trwania ChP (p < 0,01) i stężenia TC (p < 0,03) u pacjentów z ChP, od stężenia 25(OH)D (p < 0,04) w grupie CG1 oraz od stężenia TC (p < 0,05) i PTH (p < 0,01) w grupie CG2. Wnioski: Stężenie OPG w surowicy wzrasta wraz z czasem trwania ChP i ma związek ze stężeniem TC w surowicy zarówno u pacjentów z ChP, jak i u pacjentów z ostrym udarem niedokrwiennym mózgu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".