P.094 Characterizing post-stroke autonomic functioning. sub-study protocol of the clinical arm of PARADISE study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Strokes can cause a variety of cardiovascular complications. The underlying mechanisms are largely unknown but there is evidence that dysautonomia plays a role in stroke induced-heart injury (SIHI) and arrhythmias triggered by damage of specific brain regions involved in the autonomic regulation of cardiac functions. Understanding these mechanisms could aid in preventing these cardiovascular consequences. We hypothesize that compared to -patients with sinus rhythm (SR) or with cardiogenic atrial fibrillation known before the stroke (cKAF) or diagnosed after the stroke (cAFDAS), those with neurogenic AFDAS (nAFDAS) will show a specific pattern of autonomic functioning. Methods: We will prospectively evaluate 200 ischemic stroke patients at the London Health Sciences Center University Hospital. Participants will undergo continuous electrocardiographic monitoring during 14 days. Based on pre-specified criteria, patients with AFDAS will be classified into presumably neurogenic vs cardiogenic. We will assess autonomic function within 14 days after stroke onset by using the Autonomic Reflex Screening. We will compare markers of cardiac dysfunction with autonomic changes, as well as specific stroke topographies for SR, cKAF, cAFDAS, and nAFDAS. Results: We are currently performing an interim analysis. Conclusions: Characterizing the autonomic changes that occur after ischemic stroke and their relationship with heart injury will help to advance knowledge on the pathophysiology of SIHI.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».