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Enregistrement W3136452631 · doi:10.1136/bmjopen-2020-044771

Association between insulin resistance and post-ischaemic stroke outcome in patients without diabetes: protocol for a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3136452631 sur OpenAlexaff
Jeremiah Hadwen, Brian Dewar, Tim Ramsay, Alexandra Davis, Dar Dowlatshahi, Michel Shamy

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin resistanceMeta-analysisSystematic reviewPublication biasStroke (engine)MEDLINEDiabetes mellitusModified Rankin ScaleNeurologyIntensive care medicineInternal medicineBioinformaticsInsulinPsychiatryIschemic strokeIschemiaEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Insulin resistance is an independent risk factor for atherosclerosis, coronary artery disease and ischaemic stroke. Currently, insulin resistance is not usually included in post-stroke risk stratification. This systematic review and meta-analysis intends to determine if available scientific knowledge supports an association between insulin resistance and post-stroke outcomes in patients without diabetes. Methods and analysis The authors will conduct a literature search in Medline, Embase, Web of Science and Cochrane Central. The review will include studies that assess the association between elevated insulin homeostasis model of insulin resistance (HOMA-IR) and post-stroke outcome (functional outcome and recurrent stroke). The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) reporting guidelines will be used. The primary outcome will be post-stroke functional outcome (Modified Rankin Scale), and the secondary outcome will be recurrent ischaemic stroke. Comparison of outcome will be made between highest and lowest HOMA-IR range (as defined in each article included in this systematic review). Risk of bias will be assessed qualitatively. Meta-analysis will be performed if sufficient homogeneity exists between studies. Heterogeneity of outcomes will be assessed by I ². Ethics and dissemination No human or animal subjects or samples were/will be used. The results will be published in a peer-reviewed journal, and will be disseminated at local and international neurology conferences. PROSPERO registration number CRD42020173608.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,031
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,006

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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