Correlation between genetic polymorphisms and stroke recovery: Analysis of the GAIN Americas and GAIN International Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Recovery after stroke occurs on the basis of specific molecular events. Genetic polymorphisms associated with impaired neural repair or plasticity might reduce recovery from stroke and might also account for some of the intersubject variability in stroke recovery. This study hypothesized that the ApoE ε4 polymorphism and the val(66) met polymorphism for brain-derived neurotrophic factor (BDNF) are each associated with poorer outcome after stroke. Associations with mitochondrial genotype were also explored. METHODS: Genotypes were determined in 255 stroke patients who also received behavioral evaluations in the Glycine Antagonist In Neuroprotection (GAIN) clinical trials. The primary outcome measure was recovery during the first month post-stroke, as this is the time when neural repair is at a maximum and so when genetic influences might have their largest impact. Two secondary outcome measures at 3 months post-stroke were also examined. RESULTS: Genotype groups were similar acutely post-stroke. Presence of the ApoE ε4 polymorphism was associated with significantly poorer recovery over the first month post-stroke (P = 0.023) and with a lower proportion of subjects with minimal or no disability (modified Rankin score 0-1, P = 0.01) at 3 months post-stroke. Indeed, those with this polymorphism were approximately half as likely to achieve minimal or no disability (18.2%) versus those with polymorphism absent (35.5%). Findings were confirmed in multivariate models. Results suggested possible effects from the val(66) met BDNF polymorphism and from the R0 mitochondrial DNA haplotype. CONCLUSIONS: Genetic factors, particularly the ApoE ε4 polymorphism, might contribute to variability in outcomes after 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».