Sulfonylurea Drugs Do Not Influence Initial Stroke Severity and In-Hospital Outcome in Stroke Patients With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Sulfonylurea drugs inhibit ATP-dependent potassium channels and may increase mortality after myocardial infarction. Sulfonylurea drugs also inhibit ischemic preconditioning in experimental models of brain ischemia and in clinical studies in the human heart. METHODS: In the present study we examined the impact of sulfonylurea drugs on in-hospital mortality and the immediate neurological deficit of diabetic stroke patients. From a larger stroke data bank, we studied 146 diabetic patients with acute hemispheric ischemic stroke. Sixty patients were using sulfonylurea drugs. RESULTS: Major baseline characteristics such as age, blood pressure, admission glucose level, HbA(1c), distribution of cardiovascular risk factors, and presumed stroke etiology (Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment [TOAST] criteria) were not different. Mortality (15% versus 14%; P=0.86) and initial stroke severity (Canadian Neurological Scale score, 7.4 versus 7.5; P=0.79) were not significantly different between patients with and without sulfonylurea drugs. Further end points such as Rankin Scale score, deteriorating stroke, duration of hospital stay, type of infarcts on CT/MRI, requirement of intensive care, and complications were not different. In a stepwise logistic regression model, sulfonylurea drugs were not independent predictors for increased mortality, deteriorating stroke, or stroke severity. CONCLUSIONS: In the present hospital-based study, sulfonylurea drugs in patients with diabetes and stroke are not associated with increased stroke severity, mortality, or a worse in-hospital outcome.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».