Platelet Indices as a Marker of Severity in Non-diabetic NonHypertensive Acute Ischemic Stroke Patients.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Platelet activation & aggregation are critical in pathogenesis of acute ischemic stroke. Mean platelet volume (MPV) & Platelet distribution width (PDW) are markers & determinants of platelet function. Larger platelets are metabolically more active, produce more prothrombotic factors, aggregate more easily & act as index of homeostasis and its dysfunction thrombosis. MATERIAL: We studied 70 non diabetic non hypertensive ischemic stroke patients without previous thrombotic events & not on anti platelet medications within 24 hour of onset of symptoms & compared with equal number of age and sex matched controls. Severity of stroke was calculated by Canadian neurological scale (CNS).Platelet indices were obtained from SYSMEX KX-21. OBSERVATION: Mean age of patients was 55 ± 7.11 and of controls was 52 ± 5.37. According to CNS patients were divided in two groups; with comprehension deficit (1st group, 32 patients) & without comprehension deficit (2nd group, 38 patients).Mean value for PDW & MPV in 1st group was 18.675 ± 3.494 & 12.894 ± 1.270 respectively and in 2nd group was 18.62 ± 3.387 & 12.42 ± 0.984 respectively and was significantly higher than mean value of 15.694 ± 3.127 & 10.46 ± 1.273 of PDW & MPV respectively in controls. In both study groups PDW & MPV was found to be significantly associated with severity of motor deficit. CONCLUSION: In patients of ischemic stroke platelet indices may be used for predicting severity of motor deficit. Although larger sample size and multivariate analysis is required before this can be used regularly in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».