Effect of Hyperthermia on Prognosis After Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Experimental studies have shown that hyperthermia is a determinant of poor outcome after ischemic stroke. Clinical studies evaluating the effect of temperature on poststroke outcome have, however, been limited by small sample sizes. We sought to evaluate the effect of temperature and timing of hyperthermia on outcome after ischemic stroke. METHODS: Data of 5305 patients in acute stroke trials from the Virtual International Stroke Trials Archive (VISTA) data set were analyzed. Data for temperatures at baseline, eighth, 24th, 48th, and 72nd hours, and seventh day were assessed in relation to outcome (poor versus good) based on the modified Rankin Scale at 3 months. Hyperthermia was defined as temperature >37.2 degrees C and poor outcome as 90-day modified Rankin Scale >2. Hazard ratios with 95% CIs were reported for hyperthermia in relation to the outcome. Logistic regression models, in relation to hyperthermia, were fitted for a set of preselected covariates at different time points to identify predictors/determinants of hyperthermia. RESULTS: The average age of patients was 68.0+/-11.9 years, 2380 (44.9%) were females, and 42.3% (2233) received thrombolysis using recombinant tissue plasminogen activator. After adjustment, hyperthermia was a statistically significant predictor of poor outcome. The hazard ratios (95% CI) for poor outcome in relation to hyperthermia at different time points were: baseline 1.2 (1.0 to 1.4), eighth hour 1.7 (1.2 to 2.2), 24th hour 1.5 (1.2 to 1.9), 48th hour 2.0 (1.5 to 2.6), 72nd hour 2.2 (1.7 to 2.9), and seventh day 2.7 (2.0 to 3.8). Gender, stroke severity (National Institutes of Health Stroke Scale score >16), white blood cell count, and antibiotic use were significantly associated with hyperthermia (P< or =0.01). CONCLUSIONS: Hyperthermia, in acute ischemic stroke, is associated with a poor clinical outcome. The later the hyperthermia occurs within the first week, the worse the prognosis. Severity of stroke and inflammation are important determinants of hyperthermia after ischemic stroke. In patients with acute ischemic stroke, aggressive measures to prevent and treat hyperthermia could improve the clinical outcomes.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».