Predictors of 30-day mortality and the risk of recurrent systemic thromboembolism in cancer patients suffering acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke in cancer patients is not rare but is a devastating event with high mortality. However, the predictors of mortality in stroke patients with cancer have not been well addressed. D-dimer could be a useful predictor because it can reflect both thromboembolic events and advanced stages of cancer. AIM: In this study, we evaluate the possibility of D-dimer as a predictor of 30-day mortality in stroke patients with active cancer. METHODS: We included 210 ischemic stroke patients with active cancer. The 30-day mortality data were collected by reviewing medical records. We also collected follow-up D-dimer levels in 106 (50%) participants to evaluate the effects of treatment response on D-dimer levels. RESULTS: Of the 210 participants, 30-day mortality occurred in 28 (13%) patients. Higher initial NIHSS scores, D-dimer levels, and CRP levels as well as frequent cryptogenic mechanism, systemic metastasis, multiple vascular territory lesion, hemorrhagic transformation, and larger infarct volume were related to 30-day mortality. In the multivariate analysis, D-dimer [adjusted OR (aOR) = 2.19; 95% CI, 1.46-3.28, P < 0.001] predicted 30-day mortality after adjusting for confounders. The initial NIHSS score (aOR = 1.07; 95% CI, 1.00-1.14, P = 0.043) and hemorrhagic transformation (aOR = 3.02; 95% CI, 1.10-8.29, P = 0.032) were also significant independent of D-dimer levels. In the analysis of D-dimer changes after treatment, the mortality group showed no significant decrease in D-dimer levels, despite treatment, while the survivor group showed the opposite response. CONCLUSIONS: D-dimer levels may predict 30-day mortality in acute ischemic stroke patients with active cancer.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».