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Enregistrement W2744256473 · doi:10.1161/str.47.suppl_1.219

Abstract 219: Tumor Necrosis Factor Receptor 1 and Subclinical Cerebrovascular Disease: the Levels of Inflammatory Markers in Treatment of Stroke Study

2016· article· en· W2744256473 sur OpenAlexaff
Mitchell S.V. Elkind, Leslie A. McClure, Jorge M. Luna, Óscar H. Del Brutto, Aleksandra Pikula, Oscar Benavente

Notice bibliographique

RevueStroke · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLacunar strokeStroke (engine)Internal medicineSubclinical infectionTumor necrosis factor receptor 1BiomarkerOdds ratioCardiologyRisk factorQuartileConfidence intervalGastroenterologyPathologyTumor necrosis factor alphaIschemic strokeIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The role of inflammation in cerebral small vessel disease remains uncertain. Tumor necrosis factor-alpha receptor 1 (TNFR1) has been associated with atherosclerosis and risk of stroke. We hypothesized that TNFR1 concentrations would be associated with cerebral white matter disease (WMD) and subclinical infarcts in patients with recent lacunar stroke. Methods: Levels of Inflammatory Markers in the Treatment of Stroke (LIMITS) was an international, multicenter, ancillary biomarker study nested within the Secondary Prevention of Small Subcortical Strokes trial (SPS3; www.clinicaltrials.gov unique identifier: NCT00059306), a Phase III trial in patients with recent lacunar stroke. Patients had blood samples collected at enrollment, and concentrations of inflammatory biomarkers, including TNFR1, were measured using ELISA at a central laboratory. Enrollment MRI scans were read centrally and interpreted for silent infarcts and burden of WMD using semi-quantitative scales. We compared proportions of patients with prior infarcts and WMD scores across quartiles of TNFR1, and used logistic regression to estimate odds ratios and 95% confidence intervals (OR, 95%CI) to examine the relationship between TNFR1 and subclinical disease after adjusting for demographics and comorbidities. Results: Among 1004 lacunar stroke patients with TNFR1 data (mean age 63.3 ± 10.8 years), 407 (40%) had infarcts besides the qualifying infarct; half the cohort had 0-4 white matter lesions, 27% had 5-8 lesions, and 23% had >=9 lesions. TNFR1 levels were associated with WMD score >=9 (OR per standard deviation (SD) TNFR1=1.2, 95%CI 1.0-1.4). Larger proportions of those in the top quartile of TNFR1, compared to those in the lowest, had ≥9 white matter lesions (29% versus 19%, p=0.026) and additional infarcts (45% versus 37%, p=0.28). After adjusting for demographics and comorbidities, the effect of TNFR1 on WMD score >=9 (adjusted OR per SD=1.1, 95%CI 1.0-1.3) and additional infarcts (adjusted OR 1.2, 95%CI 1.0-1.3) attenuated. Conclusions: Among recent lacunar stroke patients, TNFR1 concentrations were associated with prior or subclinical cerebrovascular disease. Future studies of TNF and TNF inhibitors in cerebral ischemic disease may be warranted.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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