Frequency of Electrolyte Imbalance in Patients Presenting With Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Electrolyte disturbances are commonly reported in acute stroke in studies conducted in the western world. Presently, the data available about the prevalence of electrolyte disturbance in patients with stroke are not sufficient, especially from developing countries. The purpose of our study is to determine the frequency of occurrence of electrolyte imbalance in patients presenting with acute stroke in a tertiary care hospital. Methods This descriptive cross-sectional study was conducted in the department of internal medicine and neurology in a tertiary care hospital, Pakistan, from December 2019 to March 2021. A total of 300 patients, aged between 30 and 70 years, with either ischemic or hemorrhagic stroke, as diagnosed on contrast tomography (CT) scan of the head or magnetic resonance imaging (MRI) of the brain, were enrolled in the study. The biochemical analysis of the stroke patients was done. Results Out of the 300 participants, 139 (46.3%) participants were from the ischemic stroke group while 161 (53.7%) were from the hemorrhagic stroke group. The mean sodium level was significantly lower in the ischemic group as compared to the hemorrhagic group (129.41 ± 3.12 mEq/L vs. 134.42 ± 3.46 mEq/L; p-value: <0.0001). Potassium level was significantly higher in the hemorrhagic group compared to the ischemic group (6.27 ± 1.12 mmol vs. 4.31 ± 0.71 mmol; p-value: <0.0001). Conclusion Patients coming to emergency with stroke should be screened immediately for electrolyte imbalance. Early identification of rapid imbalances of serum electrolytes may aid in prompt medical intervention and resultant improved outcomes in stroke patients. It is crucial that electrolyte imbalances in these patients are closely monitored to avoid any complications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».