Cerebral Microbleeds and Functional Outcomes after Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether an association exists between cerebral microbleeds (CMBs) and functional recovery after ischemic stroke is unclear. We aimed to evaluate the association between CMBs and functional outcome after acute ischemic stroke. METHODS: Consecutive patients with acute stroke were enrolled, and all patients were stratified into good and poor functional outcome groups at discharge and 6 months after ischemic stroke by using a modified Rankin Scale score. Cardiovascular risk factors, CMBs, and white matter hyperintensities were compared between these two outcome groups. Logistic regression analysis was used to estimate the risk of poor functional outcomes. RESULTS: A total of 225 patients were enrolled, 121 of whom were classified as having a good functional outcome at discharge and 142 as having a good 6-month functional outcome. The presence of CMBs was associated with a poor functional outcome at discharge [CMBs (+) patients in poor vs. good functional group; 48.1% vs. 30.6%; p=0.007] and 6 months [53.0% vs. 30.3%; p=0.001]. After adjustment for confounding factors, only the presence of infratentorial CMBs was associated with a poor functional outcome at discharge and 6 months. The poor functional outcome group had more CMBs than the good outcome group at 6 months. CONCLUSIONS: Infratentorial cerebral microbleeds were significantly associated with worse functional outcomes not only in the early phase of ischemic stroke but also in the chronic phase. These findings suggest that the presence of infratentorial CMBs can predict poor functional outcome after acute ischemic 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».