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Enregistrement W2601627527 · doi:10.1093/sleep/zsw080

Periodic Limb Movements and White Matter Hyperintensities in First-Ever Minor Stroke or High-Risk Transient Ischemic Attack

2016· article· en· W2601627527 sur OpenAlexafffund
Mark I. Boulos, Brian J. Murray, Ryan T. Muir, Fuqiang Gao, Gregory M. Szilagyi, Menal Huroy, Alexander Kiss, Arthur S. Walters, Sandra E. Black, Andrew Lim, Richard H. Swartz

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRestless Legs Syndrome Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreHeart and Stroke FoundationUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésStroke (engine)MedicineCardiologyHyperintensityInternal medicineLeukoaraiosisSeverity of illnessRisk factorPhysical therapyDiseaseMagnetic resonance imagingDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Objectives: Emerging evidence suggests that periodic limb movements (PLMs) may contribute to the development of cerebrovascular disease. White matter hyperintensities (WMHs), a widely accepted biomarker for cerebral small vessel disease, are associated with incident stroke and death. We evaluated the association between increased PLM indices and WMH burden in patients presenting with stroke or transient ischemic attack (TIA), while controlling for vascular risk factors and stroke severity. Methods: Thirty patients presenting within 2 weeks of a first-ever minor stroke or high-risk TIA were prospectively recruited. PLM severity was measured with polysomnography. WMH burden was quantified using the Age Related White Matter Changes (ARWMC) scale based on neuroimaging. Partial Spearman's rank-order correlations and multiple linear regression models tested the association between WMH burden and PLM severity. Results: Greater WMH burden was correlated with elevated PLM index and stroke volume. Partial Spearman's rank-order correlations demonstrated that the relationship between WMH burden and PLM index persisted despite controlling for vascular risk factors. Multivariate linear regression models revealed that PLM index was a significant predictor of an elevated ARWMC score while controlling for age, stroke volume, stroke severity, hypertension, and apnea-hypopnea index. Conclusion: The quantity of PLMs was associated with WMH burden in patients with first-ever minor stroke or TIA. PLMs may be a risk factor for or marker of WMH burden, even after considering vascular risk factors and stroke severity. These results invite further investigation of PLMs as a potentially useful target to reduce WMH and stroke burden.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations57
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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