Levels of Anti-Inflammatory Cytokines and Neurological Worsening in Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanisms involved in stroke progression are incompletely understood. Ischemic brain injury is characterized by acute local inflammatory response mediated by cytokines. Anti-inflammatory cytokines act in a feedback loop to inhibit continued proinflammatory cytokine production. We assessed the implication of interleukin (IL)-10 and IL-4 in deteriorating ischemic stroke. METHODS: Two hundred thirty-one patients with ischemic stroke within the first 24 hours from onset were included. Neurological worsening was defined when the Canadian Stroke Scale score fell at least 1 point during the first 48 hours after admission. Anti-inflammatory cytokines were determined in plasma obtained on admission. RESULTS: Eighty-three patients (35.9%) worsened within the first 48 hours after stroke onset. Significantly lower concentrations of IL-10 were found in patients with neurological worsening (P<0.05), but IL-4 levels were similar in patients with or without deterioration. Lower plasma concentrations of IL-10 (<6 pg/mL) were associated with clinical worsening on multivariate analysis (odds ratio=3.1, 95% CI=1.1 to 8.9) independently of hyperthermia, hyperglycemia, or neurological condition on admission. Further analysis disclosed that early worsening was independently associated with lower IL-10 plasma levels in patients with subcortical infarcts or lacunar stroke but not in patients with cortical lesions. CONCLUSIONS: Anti-inflammatory cytokine IL-10 is associated with the early clinical course of patients with acute ischemic stroke, especially in patients with small vessel disease or subcortical infarctions.
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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 ».