The Relationship Between Inflammatory Markers and Post Stroke Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether there is a relationship between inflammatory markers (serum C-reactive protein (CRP) and cytokines) and post stroke cognitive impairment (PSCI). METHODS: This was a cross-sectional observational study. Patients were recruited from 4 sources: (1) the acute stroke unit of a general hospital, (2) an outpatient stroke prevention clinic, (3) a stroke rehabilitation unit in a specialized geriatric hospital, or (4) a stroke rehabilitation unit of a rehabilitation hospital. Patients meeting National Institute of Neurological and Communicative Disorders and Stroke (NINCDS) and World Health Organization Multinational Monitoring of Trends and Determinants in Cardiovascular Disease (WHO-MONICA) project criteria for stroke were invited to participate in this study within the first 5 to 31 days post stroke. Patients with subarachnoid or intracranial hemorrhage, decreased level of consciousness, severe aphasia or dysarthria, or a significant acute medical, neurological, or psychiatric illness were excluded. Clinical assessments included the Mini-Mental State Examination (MMSE) for cognition, the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) for stroke severity, and the Center for Epidemiological Studies-Depression Scale (CES-D) for depressive symptoms. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to measure serum concentrations of CRP, interleukin 6 (IL-6), and interferon gamma (IFN-gamma). RESULTS: A total of 48 patients with ischemic stroke (age [mean +/- SD] 71.6 +/- 13.2 years, 54.2% male, MMSE 26.4 +/- 3.8, NIHSS 6.8 +/- 4.0) were recruited within their first month post stroke. Backward stepwise elimination linear regression showed that higher concentrations of serum CRP (beta(CRP) = -0.46, p( CRP) = 0.002) predicted lower post stroke global cognition ([MMSE], F1,44 = 11.31, P = .002), with age (P = .92), level of education (P = .22), infarct side (P = 0.49), IL-6 (P = 0.36), and IFN-gamma (P = .57) removed from the final model. CONCLUSIONS: A post stroke inflammatory response may be important in subacute, PSCI.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».