Predictive value of inflammatory markers for functional outcomes in patients with ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inflammatory processes have been proposed in the pathophysiology of ischemic stroke. The present study was designed to evaluate the relationship between tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), interleukin 6 (IL-6), IL 1 beta (IL-1β), and high sensitivity C-reactive protein (hsCRP) with the prognosis and functional outcome in patients with less severe ischemic stroke. Methods: We measured the level of IL-1β, IL-6, hsCRP, and TNF-α on days 1 and 5 after stroke onset by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). The infarct volume was assessed using Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) and posterior circulation ASPECTS (pcASPECTS) score in brain computed tomography (CT) scan and magnetic resonance imaging (MRI). The severity of stroke was assessed by applying the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and Modified Rankin Scale (MRS) in 24 hours on day 5 and after 3 months from stroke onset. Good outcome was defined as the third month MRS ≤ 2. The association of inflammatory markers and the course of stroke symptoms over time was examined. Results: Forty-four first-ever stroke patients without concurrent inflammatory diseases with a mean age of 65 years were included. The mean NIHSS and MRS in admission time were 6.5 ± 3.5 and 3.07, respectively. The day 1 and the day 5 levels of IL-1β, IL-6, hsCRP, and TNF-α were not significantly different in good and poor outcome groups (all P-values > 0.05). In addition, they were not significantly associated with the ASPECTS, pcASPECTS, and changes of NIHSS and MRS over time. Conclusion: The levels of hsCRP, IL-1β, IL-6, and TNF-α are not reliable predictors of functional outcomes in patients with less severe acute ischemic stroke (AIS).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».