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Enregistrement W3088479282 · doi:10.4103/1673-5374.291381

Role of vitamin B12 deficiency in ischemic stroke risk and outcome

2020· review· en· W3088479282 sur OpenAlexaff
Nafisa M. Jadavji, GyllianB Yahn, JamieE Abato

Notice bibliographique

RevueNeural Regeneration Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitamin B12MedicineStroke (engine)Risk factorHomocysteineB vitaminsCyanocobalaminBioinformaticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, ischemic stroke is the most prevalent form of stroke compared to hemorrhagic and there is a high incidence in older adults. Nutrition is a modifiable risk factor for stroke. B-vitamins are part of a metabolic network that integrates nutritional signals with biosynthesis, redox homeostasis, and epigenetics. These vitamins play an essential role in the regulation of cell proliferation, stress resistance, and embryo development. A deficiency in vitamin B12 is common in older adults and has been reported to be implicated in ischemic stroke. The aim of this review was to investigate whether vitamin B12 deficiencies impact the risk and outcome of ischemic stroke. Clinical data from our literature review strongly suggest that a deficiency in vitamin B12 is a risk factor for ischemic stroke and possible outcome. Our survey of the literature has identified that there is a gap in the understanding of the mechanisms through which a vitamin B12 deficiency leads to an increased risk of stroke and outcome. A vitamin B12 deficiency can increase homocysteine levels, which are a well-established risk factor for ischemic stroke. Another potential mechanism through which vitamin B12 deficient may impact neurological function and increase risk of stroke, is changes in myelination, however this link requires further investigation. Further studies are required in model systems to understand how a vitamin B12 deficiency changes the brain.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,307 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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