High Blood Pressure and Inflammation Are Associated with Poor Prognosis in Lacunar Infarctions
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Lacunar infarction has long been considered to be associated with good prognosis, however a significant percentage of these patients remain functionally dependent. In this study we sought to investigate the factors associated with poor outcome in patients with lacunar infarction. SUBJECTS AND METHODS: We have performed a secondary study in 113 patients with lacunar infarctions admitted within the first 24 h of symptom onset (mean age 70 years, 57.5% men). Blood pressure, body temperature, serum glucose levels, neurotransmitters and pro-inflammatory markers were measured at admission and during the first 72 h. Stroke severity was assessed by the Canadian Stroke Scale (CSS). Neuroimaging evaluation was performed at admission and between days 4 and 7. Poor functional outcome was considered as a Barthel index <85 at 3 months. RESULTS: 36 patients (31.9%) had poor outcome. Older age (p = 0.009), history of hypertension (p = 0.005), higher body temperature (p < 0.0001), systolic blood pressure (SBP) (p = 0.010), serum glucose (p = 0.002) and interleukin-6 (IL-6) (p < 0.0001) levels, as well as lower CSS score at admission (p < 0.0001) were all predictive factors of poor outcome in bivariate analyses. SBP at admission (OR 2.07, CI 95% 1.04-3.28, p = 0.015) was the only clinical predictor on multivariate analysis. When the logistic model was further adjusted for biomarkers of inflammation and excitotoxicity, IL-6 levels (OR 1.09, CI 95% 1.01-1.26, p = 0.003), but not SBP, was independently associated with poor outcome. This association persisted even after adjusting for potential predictors recorded during the first 72 h of hospitalization. CONCLUSION: High SBP and IL-6 levels on admission may predict poor outcome in patients with lacunar infarction.
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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) | 0,000 | 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 ».