The emerging value of serum D-dimer measurement in the work-up and management of ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elevated D-dimer levels are a marker of both thrombin formation and fibrinolysis. Currently D-dimer measurement is routinely used for ruling out venous thromboembolism and diagnosis/monitoring of disseminated intravascular coagulation. Recent emerging data suggest that D-dimer may become an important biomarker in ischemic stroke as well as in cardiovascular diseases. AIMS: To outline the clinical utility of D-dimer in work-up and management of ischemic stroke. SUMMARY: D-dimer measurement is most useful in stroke with active cancer as it can confirm etiologic diagnosis, predict recurrent stroke risk, and aid treatment decision in cancer-associated stroke. In cryptogenic stroke, high D-dimer levels can also provide clues for the cause of stroke as occult cancer and undetected cardiac embolic source as occult atrial fibrillation and may be helpful in treatment decision making of secondary stroke prevention. Serial D-dimer measurements should be further studied to monitor antithrombotic therapy effectiveness in both cardiogenic and cryptogenic etiologies. CONCLUSION: Accumulating data suggests the utility of D-dimer test in the management of ischemic stroke, although the evidence is still limited. Future studies would clarify the role of D-dimer measurement in 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».