The effects of temporary hyperglycemia on the prognosis of stroke in patients with acute ischaemıc stroke
Notice bibliographique
Résumé
AMAÇ: Bu çalışmada akut iskemik inmede geçici hipergliseminin sıklığı, hipergliseminin inme şiddeti ve inme prognozu üzerine olan etkileri incelenmiştir.YÖNTEMLER: Çalışmaya akut iskemik inme nedeniyle başvuran ve çalışmaya alınma kriterlerini dolduran 100 hasta dahil edildi. Hastalar geliş kan şekeri, açlık kan şekeri, oral glukoz tolerans testi (OGTT) ve HbA1c değerine göre normoglisemik, geçici hiperglisemik ve diyabetes mellitus (DM) olmak üzere üç gruba ayrıldı. Bu hastaların ilk başvuruda ve takiplerinin üçüncü ayında NIHSS (National Institue of Stroke Scale), FM (Fugl–Meyer) ve FIM (Fonksiyonel Bağımsızlık Skalası) skorları belirlenerek inmenin şiddeti ve inme prognozu yönünden karşılaştırılmaları yapıldı. Ayrıca hiperglisemik ve normoglisemik olan hastaların üçüncü aydaki açlık kan sekerine göre, kalıcı DM’ye dönüşümü incelendi. Analiz için ANOVA, Paired t resti, ve Mann-Whitney U testi kullanıldı.BULGULAR: Hastaların 52’si normoglisemik, 21’i geçici hiperglisemik, 27’si diyabetik olarak değerlendirildi. Takiplerinin üçüncü ayında 28 hasta eksitus olmuştu. Geçici hiperglisemili üç hastada daha sonra kalıcı DM gelişti. Hastaların ilk başvuruda ölçülen NIHSS, FM ve FIM değerleri ile belirlenen inme şiddeti normoglisemik hastalarda, geçici hiperglisemik ve diyabetik hastalara oranla daha düşük tespit edildi (p0.05). Her üç grup da inmenin üçüncü ayında anlamlı derecede iyileşme gösterdi (p
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».