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Enregistrement W3174886803 · doi:10.1161/str.48.suppl_1.tp407

Abstract TP407: Effects of Remote Ischemic Conditioning on Cerebral Small Vessel Disease Outcomes

2017· article· en· W3174886803 sur OpenAlexaboutno aff
Yuan Wang, Haiqing Song, Kai Dong, Ran Meng, Shuying Wang, Qian Zhang, Xiaoqin Huang, Wuwei Feng, Bruce Ovbiagele, Xunming Ji

Notice bibliographique

RevueStroke · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentInternal medicineFluid-attenuated inversion recoveryCardiologyStroke (engine)IschemiaVascular diseaseHemodynamicsHomocysteineAnesthesiaMagnetic resonance imagingDiseaseCognitive impairmentRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the preliminary efficacy of remote ischemic conditioning (RIC) on patients with cerebral small vessel disease (SVD). Methods: Thirty patients diagnosed with symptomatic SVD within 30 days of onset were enrolled in this prospectively randomized controlled study for 1 year. All patients received routine medical treatment including treating vascular risk factors according to the guideline. Patients in the experimental group (n=14) were administered 5 cycles consisting of ischemia followed by reperfusion for 5 minutes on bilateral upper limbs twice daily for 1 year. Those in the control group (n=16) underwent sham ischemia-reperfusion cycles. Primary outcome was the change of cognitive function measured by mini-mental state examination (MMSE) and montreal cognitive assessment scale (MoCA), and secondary outcomes were changes of plasma biomarkers, cerebral hemodynamic parameters measured by vascular ultrasound and brain lesions measured by MRI FLAIR both at baseline and at the end of 1 year visit. Results: Compared with patients in the control group, patients in the RIC group had higher flow velocity (FV), and lower pulsatility index (PI), but without statistical difference. Patients in the RIC group had improvement in visuospatial and executive abilities (3.86±1.03 vs. 4.43±0.85, p=0.026), reduced plasma triglyceride (1.60±0.74 vs. 1.25±0.38, p=0.019), low density lipoprotein (2.89±0.81 vs. 2.26±0.67, p=0.003) and homocysteine (15.66±10.11 vs. 13.66±9.80 p=0.017). Similarly in the RIC group, the diastolic flow velocity (DFV) of middle cerebral artery (MCA) (right: 33.93±7.67 vs. 36.93±6.12, p=0.032; left: 33.93±7.67 vs. 36.93± 6.12, p=0.032) and the mean flow velocity (MFV) of left MCA (35.00±5.04 vs. 39.50±5.59, p=0.003) increased, and the PI of MCA (right: 1.11±0.19 vs. 1.02±0.14 p=0.030; left: 1.10±0.22 vs. 0.99±0.14, p=0.037) decreased. Conclusion: RIC appears to be potentially effective for improving cognition, enhancing cerebral perfusion, and modifying vascular risk factors in SVD patients. Further studies focusing on long-term neurological outcomes and potential mechanisms underlying RIC on SVD patients are needed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2017
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