Abstract 46: RNA Expression Profiles From Whole Blood Associated With Vasospasm in Patients With Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Though there are many biomarker studies of plasma and serum in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH), few have examined cells in blood that might contribute to vasospasm and delayed ischemic neurological deficits (DIND). In this study we evaluate inflammatory and prothrombotic pathways by examining RNA expression in whole blood (including leukocytes, platelets) of SAH patients with vasospasm compared to those without vasospasm. Methods: Adult patients with aneurysmal SAH admitted to UCSF from 2003 to 2010 were enrolled. Patients with vasospasm (n=29) and without vasospasm (n=21) were matched for sex, race/ethnicity and aneurysm treatment method. Diagnosis of vasospasm was made by angiography. RNA expression was measured by Affymetrix Human Exon 1.0 ST Arrays. SAH patients with vasospasm were compared to those without vasospasm by ANCOVA to identify differential gene expression, exon expression and alternatively spliced transcript expression. Analyses were adjusted for age, batch, and days after SAH. Results: At the gene level there were 276 differentially expressed between SAH with vasospasm compared to patients without (P<0.05,
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».