Body Mass Index and Acute Ischemic Stroke Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background The impact of body mass index on acute ischemic stroke outcomes is unclear. Aims and/or hypothesis We sought to determine the effect of body mass index on short-term (90 days) acute ischemic stroke outcomes. Methods Data were extracted for patients with acute ischemic stroke and records of body mass index at baseline from the Virtual International Stroke Trials Archive database. Multivariate logistic regression and Cox proportional hazard analysis were used to analyze effect of body mass index on poor functional outcome (modified Rankin Scale >2) and mortality, respectively, within 90 days of stroke's onset. Results Of the 4811 patients (mean age 68·8 ± 12·2 years) included in the study, 2002 (41·6%) were overweight, and 1095 (22·8%) were obese. Overweight (body mass index 25-29·9 kg/m2) was associated with decreased mortality (hazard ratios 0·59; 95% confidence interval 0·51-0·68; P < 0·01) and decrease in poor functional outcome (odds ratio 0·74; 95% confidence interval 0·64-0·85; P < 0·01) following acute ischemic stroke. The association of body mass index with stroke outcomes was dependent on age, gender, and use of thrombolytic therapy. Conclusions Being overweight or obese is associated with a better functional outcome and reduced mortality in patients of acute ischemic stroke. However, the definition of an 'optimal' body mass index, in relation to stroke outcomes, may be affected by age, gender, and use of thrombolytic therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».