High-sensitivity C-reactive protein, lipoprotein-related phospholipase A2, and acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum biomarkers may be useful for early diagnosis of acute ischemic stroke, exclusion of other diseases that may mimic stroke, and prediction of infarct volume. We evaluated serum high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) and lipoprotein-related phospholipase A2 (Lp-PLA2) in patients who had acute ischemic stroke. METHODS: In 200 patients who presented to an emergency service (acute ischemic stroke, 102 patients; control with no stroke, 98 patients), stroke patients were evaluated with the Canadian neurological scale and diffusion-weighted magnetic resonance imaging, and all patients were evaluated with the Glasgow coma scale and their serum hs-CRP level and Lp-PLA2 activity were assessed. The volume of stroke lesions was calculated from magnetic resonance images. RESULTS: Patients who had stroke had higher mean serum hs-CRP level (stroke, 7±6 mg/dL; control, mean ± standard deviation 1±1 mg/dL; P≤0.001) and Lp-PLA2 activity (stroke, mean ± standard deviation 113±86 nmol/min/mL; control, mean ± standard deviation 103±50 nmol/min/mL; P≤0.001) than control patients who did not have stroke. The mean hs-CRP level and Lp-PLA2 activity were higher in patients who had greater stroke severity (lower Canadian neurological scale score) and were higher in patients who had larger volume strokes. CONCLUSION: Higher hs-CRP level and Lp-PLA2 activity are significantly associated with more severe neurologic impairment and larger infarct size in patients who have acute ischemic stroke. These biomarkers may be useful for rapid diagnosis and prediction of ischemic tissue volume in the early stage of ischemic stroke. These findings may be important for health care facilities that have limited access to emergency computed tomography scanning for the diagnosis of stroke.
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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 | 0,000 |
| 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 ».