Serum Uric Acid Levels in Acute Ischemic Stroke: A Study of 100 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: It is unclear whether Serum Uric Acid (SUA) promotes or protects against the cerebrovascular disease. Present study was done to estimate uric acid levels in patients of acute ischemic stroke. Methods: 100 cases of acute ischemic stroke were studied along with 100 controls. Risk factors for stroke were noted such as hypertension, diabetes mellitus, metabolic syndrome, smoking, and obesity. Serum uric acid levels were measured in cases and controls. Modified National Institute of Health (NIH) stroke scale score was calculated at admission and before discharge. Statistical analysis was performed with of SPSS 13.0 software. Results: Out of 100 patients, 63 were males and 37 were females. Mean SUA level in cases was 6.48 ± 1.92 mg / dl whereas it was 5.09 ± 1.07 mg / dl for controls. SUA values were higher among males than females, but this difference was not statistically significant (P = 0.085). The mean SUA in hypertensive subjects (6.42 ± 1.85 mg / dl) was higher than that in normotensive subjects (5.49 ± 1.55 mg / dl). There was a statistically significant difference between SUA levels in diabetic (6.85 ± 1.86 mg / dl, Range 3.1 - 12 mg / dl) and non-diabetic patients (5.56 ± 1.58 mg / dl, Range 2.1 - 11 mg / dl)) (P = 0.00). Mean SUA in overweight patients was 6.48 ± 1.65 mg / dl (Range 2.1 - 9.9 mg / dl) whereas it was 5.55 ± 1.65 (Range 2.1 - 12 mg / dl) in patients who had a normal weight. The mean SUA in patients with metabolic syndrome was 6.82 ± 1.62 mg / dl (Range 2.1 - 10 mg / dl) and 5.45 ± 1.59 mg / dl (Range 2.1 - 12 mg / dl) for the subjects without metabolic syndrome. SUA levels were significantly higher among smokers compared to non smokers (6.36 ± 1.78 vs. 5.69 ± 1.67, P = 0.05). There was a significant positive correlation between SUA and NIH stroke scale score (P less than 0.05). SUA levels were significantly higher in the patients who succumbed as compared to those who were discharged from the hospital (P = 0.00). Conclusions: SUA can be used as a marker for increased risk of stroke. Furthermore, SUA can also be used for risk stratification after stroke. doi:10.4021/jnr71w
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».