Plasma Neurofilament Light Chain as a Predictive Biomarker for Post-stroke Cognitive Impairment: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Plasma neurofilaments light chain (pNfL) is a marker of axonal injury. The purpose of this study was to examine the role of pNfL as a predictive biomarker for post-stroke cognitive impairment (PSCI). Methods A prospective single-center observational cohort study was conducted at the General Hospital of Western Theater Command between July 1, 2017 and December 31, 2019. Consecutive patients ≥18 years with first-ever acute ischemic stroke (AIS) of anterior circulation within 24 h of symptom onset were included. PSCI was defined by the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) (MOCA < 26) at 90 days after stroke onset. Results A total of 1,694 patients [male, 893 (52.70%); median age, 64 (16) years] were enrolled in the cohort analysis, and 1,029 (60.70%) were diagnosed with PSCI. Patients with PSCI had significantly higher pNfL [median (IQR), 55.96 (36.13) vs. 35.73 (17.57) pg/ml; P < 0.001] than Non-PSCI. pNfL was valuable for the prediction of PSCI (OR 1.044, 95% CI 1.038–1.049, P < 0.001) after a logistic regression analysis, even after adjusting for conventional risk factors including age, sex, education level, NIHSS, TOAST classification, and infarction volume (OR 1.041, 95% CI 1.034–1.047, P < 0.001). The optimal cutoff value of the pNfL concentration was 46.12 pg/ml, which yielded a sensitivity of 71.0% and a specificity of 81.5%, with the area under the curve (AUC) at 0.785 (95% CI 0.762–0.808, P < 0.001). Conclusion This prospective cohort study showed that the pNfL concentration within 48 h of onset was an independent risk factor for PSCI 90 days after an anterior circulation stroke, even after being adjusted for potential influencing factors regarded as clinically relevant. Clinical Trial Registration www.chictr.org.cn , identifier ChiCTR1800020330.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».