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Enregistrement W1989910063 · doi:10.1159/000047757

Effect of Acute Glycaemic Index on Clinical Outcome after Acute Stroke

2002· article· en· W1989910063 sur OpenAlexaff
Ajay Bhalla, Suki Sankaralingam, Kate Tilling, R. Swaminathan, Charles Wolfe, Anthony Rudd

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Internal medicineAcute strokeOdds ratioBarthel indexPhysical therapyActivities of daily livingTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have shown that hyperglycaemia acutely after stroke independently predicts poorer survival and independence. Whether the change in glycaemic index in the acute phase of stroke has any effect on stroke outcome is unclear. Glycated serum proteins (GSP) reflect blood glucose concentration during the preceding 2 weeks. The aim of this study is to measure the association between the change in GSP % in the first 2 weeks after stroke and outcome. 167 patients were included. 117 (70%) patients were alive at 3 months. Admission glucose was higher in dead patients (7.8 mmol/l) compared to survivors (6.6 mmol/l) (p < 0.01). GSP at day 14 was higher in non survivors (21.8%) compared with survivors (19.1%) (p < 0.0001) as was the change in GSP (2.0 %) in non survivors compared with survivors (0.1%) (p < 0.0001). After adjusting for case mix, the change in GSP % was significantly associated with stroke mortality (p = 0.04). The odds ratio for death at 3 months after stroke associated with every 1% increase in change between GSP day 14 and GSP day 0, was 1.28 (95% CI: 1.1-1.62). Increases in glycaemic index as determined by GSP % are associated with excess in stroke mortality after adjusting for case mix. Intervention trials are required to test the hypothesis that improving glycaemic index after acute stroke improves 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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