Hormone replacement therapy and ischemic stroke severity in women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether ischemic stroke severity differed among women who were receiving hormone replacement therapy (HRT) as compared with those who were not receiving these drugs. BACKGROUND: Estrogen has a neuroprotective effect in animal models of ischemic stroke, but data reflecting the impact of HRT on ischemic stroke severity in humans are lacking. METHODS: All women receiving HRT at the time of admission for acute ischemic stroke to an academic medical center over 3 years were identified by medical record review (n = 58). HRT users were matched with 116 HRT nonusers by age and number of stroke risk factors. Stroke severity was assessed retrospectively with the Canadian Neurological SCALE: Data were analyzed with nonparametric univariate tests (Spearman rank and chi(2) tests) and linear regression modeling using nonparametric matched-pair analysis. RESULTS: History of congestive heart failure or coronary artery disease (p = 0.01), atrial fibrillation (p = 0.02), and African American race (p = 0.04), were significantly associated with greater stroke severity in the univariate analysis. There was a nonsignificant trend toward lesser stroke severity in HRT users (median Canadian Neurological Scale score, 10, vs 9.5 in non-HRT users, p = 0.08). Multivariate analysis showed no independent effect of HRT use on stroke severity (F = 1.24, p = 0.17). CONCLUSIONS: There was no significant effect of HRT status on stroke severity. Because this was a retrospective analysis, prospective studies are also needed to further elucidate any potential neuroprotective effect of hormone replacement.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».