Association of fibrinogen level with early neurological deterioration among acute ischemic stroke patients with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is a risk factor for early neurological deterioration (END) in acute ischemic stroke. The prothrombotic protein fibrinogen is frequently elevated in patients with diabetes, and may be associated with poorer prognoses. We evaluated whether fibrinogen is associated with END in patients with diabetes after acute ischemic stroke. METHODS: We included 3814 patients from a single hospital database admitted within 72 h of onset of ischemic stroke. END was defined as an increase in the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) ≥2 within 7 days post-admission. In the total population (END, n = 661; non-END, n = 3153), univariate and multivariate analyses were performed to assess fibrinogen as an independent predictor for END. We then performed propensity score matching and univariate analyses for DM (END, n = 261; non-END, n = 522) and non-DM populations (END, n = 399; non-END, n = 798). Multiple logistic analyses were performed after matching for fibrinogen as a risk factor in each subgroup. RESULTS: Fibrinogen levels were higher in the END group than in the non-END group (367 ± 156 mg/dL vs. 347 ± 122 mg/dL, p = 0.002), though they were not associated with END in logistic regression analyses. Fibrinogen levels were found to be an independent predictor for END, but only in the DM population (fibrinogen levels 300-599 mg/dL, odds ratio: 1.618, 95% confidence interval: 1.037-2.525, p = 0.034, fibrinogen levels ≥600 mg/dL, 2.575, 1.018-6.514, p = 0.046; non-DM population, p = 0.393). The diabetes-fibrinogen interaction for the entire cohort was p = 0.101. CONCLUSIONS: Elevated fibrinogen is dose-dependently associated with END in patients with diabetes following acute ischemic stroke.
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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 | 0,002 |
| 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 ».