Diagnostic Value of Serum Neuron-Specific Enolase Level in Patients With Acute Ischemic Stroke; A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: We aim to assess the predictive value of serum neuron-specific enolase (NSE) level in patients with acute ischemic stroke referring to the emergency department. Methods: This systematic review and meta-analysis performed, considering the PRISMA and MOOSE statement guidelines. A computerized literature search of the known medical database conducted by using the relevant keywords. We included studies published before November 2016 in which stroke patients compared with non-stroke controls and also studies evaluating the serum levels of NSE in the study groups. Statistical analysis was pooled in a random effect model analysis using the Comprehensive Meta-Analysis software. Results: We included 12 articles in the qualitative and quantitative analysis, that their quality acceptable based on the Newcastle Ottawa Scale (NOS scale). The pooled effect estimates showed that NSE is significantly higher in ischemic stroke patients in comparison with their controls with a high effect estimate [OR 9.68, 95% CI (3.06 to 30.6)]. The effect estimate remained statistically significant under the fixed and random effects model. Conclusion: Our results show higher levels of NSE in patients with stroke than in the control group, indicating that NSE plays a role in the diagnosis of stroke. In terms of prognosis, there is evidence regarding the direct and indirect relationship; and it founded that serum levels of NSE is higher in larger stroke volume, which needs further research.
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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 | 0,015 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».