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Enregistrement W2289695366 · doi:10.1161/str.44.suppl_1.atp163

Abstract TP163: Metabolic Syndrome, Raised Serum Uric Acid And Poor Leptomeningeal Collateral Status In Patients With Acute Ischemic Strokes

2013· article· en· W2289695366 sur OpenAlexaffabout
Bijoy K. Menon, Eric E. Smith, Shelagh B. Coutts, Donald G. Welsh, James E. Faber, Vivek Nambiar, Mayank Goyal, Michael D. Hill, Andrew M. Demchuk, Kyung‐Hee Cho, Hyuk-Won Chang, Jeung-Ho Hong, Sung‐Il Sohn

Notice bibliographique

RevueStroke · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Internal medicineMiddle cerebral arteryCollateral circulationUnivariate analysisCardiologyUric acidIschemiaMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Leptomeningeal collaterals are native (pre-existing) anastomoses that cross-connect a small number of distal-most arterioles within the crowns of the cerebral artery trees. We seek to identify potentially modifiable determinants associated with variability in leptomeningeal collateral status in patients with acute ischemic stroke. Methods: Data is from the Keimyung Stroke Registry, a prospectively collected dataset of patients with acute ischemic stroke from Daegu, South Korea. Patients with M 1 segment middle cerebral artery (MCA) +/- intracranial internal carotid artery (ICA) occlusions on baseline CT-angio from May 2004 to July 2009 were included in the study.Baseline and follow-up imaging was analyzed at the imaging core lab of the Calgary Stroke Program. Two readers blinded to all clinical information assessed leptomeningeal collaterals on baseline CT-angio by consensus using the regional leptomeningeal score (rLMC). Results: Of 206 patients[mean age66.9±11.6 years, median baseline NIHSS 14 (IQR11-20), median stroke symptom onset to CT-angio time 166 minutes (IQR 96-262)], 133 patients (64.6%) had poor collateral status at baseline (rLMC score 11-20). On univariate analyses, patients with poor collateral status at baseline were older, hypertensive, had higher blood glucose values, higher white blood cell count at baseline, higher D-dimer and serum uric acid levels (measured next day morning) and were more likely to have metabolic syndrome as per ATP III criteria. Multivariable modeling identified metabolic syndrome (OR 3.22 95% CI 1.69-6.15, p<0.001), raised serum uric acid (per 1mg/dl OR 1.35 95% CI 1.12-1.62, p<0.01) and age (per year, OR 1.03 95% CI 1-1.05, p=0.03) as independent predictors of poor leptomeningeal collateral status at baseline. Conclusion: Metabolic syndrome and hyperuricemia are modifiable determinants associated with poor leptomeningeal collateral status in patients with acute ischemic stroke. This knowledge could potentially help in focusing research on appropriate therapeutic strategies for modulating function of leptomeningeal collaterals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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