Corneal Nerve Loss in Patients with Acute Ischemic Stroke: A Surrogate Marker for Poor Pial Collaterals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In patients with ischemic stroke, pial collaterals play a key role in limiting neurological disability by maintaining blood flow to ischemic penumbra. We hypothesized that patient with poor pial collateral status will have greater corneal nerve and endothelial cell abnormalities.Method: 35 patients with acute ischemic stroke secondary to middle cerebral artery occlusion with poor (n=12) and moderate/good (n=23) pial collaterals and 35 healthy controls underwent corneal confocal microscopy and quantification of corneal nerve and endothelial cell morphology.Results: In patients with MCA stroke, corneal nerve fibre length (CNFL) (P=0.000), density (CNFD) (P=0.025) and branch density (CNBD) (P=0.002) were lower compared to controls. Age, BMI, cholesterol, triglycerides, HDL, LDL, systolic blood pressure, NIHSS and endothelial cell parameters did not differ but mRS was higher (p=0.023) and CNFL (p=0.026) and CNBD (p=0.044) were lower in patients with poor compared to moderate-good collaterals. CNFL and CNBD distinguished subjects with poor from good pial collaterals with an AUC of 72% (95% CI: 53-92%) and 71% (95% CI: 53-90%), respectively. Conclusion: Corneal nerve loss is greater in patients with poor compared to good pial collaterals and may act as a surrogate marker for pial collateral status in patients with ischemic stroke.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».