Seroprevalence of<i>Chlamydia Pneumoniae</i>Antibodies in Stroke in Young
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Younger patients, aged below 45 years, usually lack the conventional risk factors of stroke whereas infections, especially in developing countries, may play a role. There have been many reports in the last decade about the association of Chlamydia pneumoniae (C. pneumoniae) and atherosclerosis involving cerebral vessels. OBJECTIVE: To investigate the seroprevalence of C. pneumoniae IgG and IgA antibodies in patients aged below 45 years with acute ischemic stroke. METHODS: This study was done at a tertiary care hospital in South India between January 2004 and December 2006 where we recruited consecutive patients aged less than 45 years with acute ischemic stroke. Age and sex matched controls were recruited from the outpatient department with non stroke diagnosis. All stroke patients underwent CT (Computerized Tomography), MRI (Magnetic Resonance Image), MRA (Magnetic Resonance Angiography), Transthoracic Echocardiography and Carotid Doppler for stroke sub group diagnosis. We measured C. pneumoniae antibodies IgG and IgA by microimmunofluorescence technique in all patients and controls. RESULTS: A total of 120 patients and 120 controls were studied over a period of two years. We found C. pneumoniae antibodies in 29.1% (35/120) stroke patients and in 12.5% (15/120) control subjects (p=0.002). C. pneumoniae IgG antibodies were found in 27.5 % (33/120) of stroke patients and 12.5% (15/120) of controls (p=0.006). IgA antibodies were observed in 5% (6/120) of strokes and none in control group (p=0.03). After adjustment of all risk factors C. pneumoniae IgG seropositivity showed odds ratio of 2.6; 95% Confidence Interval 1.2-5.6. CONCLUSIONS: C. pneumoniae IgG antibodies were found to be associated with ischemic stroke in young.
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».