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Enregistrement W3031693960 · doi:10.1161/str.51.suppl_1.tmp100

Abstract TMP100: Biology of Stroke: Role of ELL2, GLIPR1, MAPKAPK3 Genes in Identifying Atrial Fibrillation Cause of Stroke

2020· article· en· W3031693960 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStroke · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolism and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineCardiologyEtiologyCoronary artery disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: An accurate test to identify atrial fibrillation in ischemic stroke populations would be of significant clinical utility. Using the Biomarkers of Acute Stroke Etiology (BASE) trial (NCT02014896) dataset, our goal was to utilize a database of genes appearing in literature determine if gene expression accurately differentiate patients with atrial fibrillation from those with large artery stroke. Methods: BASE enrolled suspected stroke patients presenting to 20 hospitals within 24 hrs of symptom onset. Final gold standard diagnosis and stroke etiology were determined by an adjudication committee using all hospital data but blinded to RNA test results. Whole blood, obtained in PAXgene tubes, was frozen at -20C within 72 hrs and analyzed at a core lab (Ischemia Care, LLC, Dayton, OH) using Affymetrix HTA micro arrays. Genes were filtered to those appearing in stroke literature resulting in 543 potential signature genes. A two-way random forest classifier was built through cross validation of the training data resulting in a 3 gene diagnostic signature with robust performance conserved across literature consisting of ELL2, GLIPR1, MAPKAPK3 genes. Results: Overall, 99 patients were enrolled with NIHSS>5, 68 (69%) with atrial fibrillation cause of stroke and 31 (31%) with large artery stroke; (48%) were male, and median (IQR) age was 74.4 (66.1,81.7). Median (IQR) time from symptoms to blood collection was 420 (322, 472) minutes. Coexistent pathology at presentation included high blood pressure 84 (85%), hyperlipidemia 45 (45%), diabetes 31 (31%), and coronary artery disease 38 (38%). Three genes were able to differentiate atrial fibrillation from large vessel stroke; C-statistic 0.86 (0.52-1.0, 95% CI), sensitivity 0.93 (0.56-1.0, 95% CI) and specificity of 0.58 (0.35-0.81, 95% CI ). Conclusion: RNA expression of ELL2, GLIPR1, MAPKAPK3 genes differentiates atrial fibrillation stroke patients from those with large artery stroke, and may have therapeutic and outcome implications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,260 · 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