Prognostic Influence of Increased C-Reactive Protein and Fibrinogen Levels in Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The prognostic influences of fibrinogen and C-reactive protein (CRP) levels and their relations in ischemic stroke have not been well described. The aim of this study was to investigate and compare the 1-year prognostic influences of fibrinogen and CRP levels on outcome in ischemic stroke. METHODS: Fibrinogen and CRP were determined within 24 hours after stroke and related to 1-year outcome in 128 patients with first-ever ischemic stroke. The Kaplan-Meier technique was applied in survival analysis. Multiple logistic regression analysis was used to evaluate the associations between risk factors and outcome. RESULTS: The probabilities of death or new vascular event were 21.1%, 27.9%, and 51.7% (P:=0.0172, chi(2) for trend), respectively, in patients stratified by tertiles of fibrinogen (<3.78, 3.78 to 6.17, and >6.17 g/L). The probabilities of a primary end point were 12.1%, 29.7%, and 54.8% (P:=0.0004), respectively, after stratification of patient data by tertiles of CRP level (<5, 5 to 33, and >33 mg/L). In multiple logistic regression analysis, higher CRP levels (odds ratio, 2.39; 95% CI, 1.28 to 4.49; P:=0.0066) and stroke severity on the Canadian Neurological Stroke Scale (odds ratio, 2.37; 95% CI, 1.01 to 5.58; P:=0.0472) were independently associated with death or new vascular event. CONCLUSIONS: Increased levels of CRP are associated with a worse outcome in patients with ischemic stroke. The increased risk associated with elevated CRP levels is independent of the prognostic influence of fibrinogen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».