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Enregistrement W4205563677 · doi:10.18231/j.ijn.2021.058

A study of association of serum ferritin as a prognostic marker in acute cerebrovascular accident

2022· article· en· W4205563677 sur OpenAlexaboutno aff
B S Mythreini, Uthayasankar M.K, Sumanbabu I.S.S

Notice bibliographique

RevueIP Indian Journal of Neurosciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)FerritinInclusion and exclusion criteriaInternal medicineDiseaseVenous bloodAcute strokePediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebrovascular disease (CVD) is the third leading cause of death in developed countries and is now emerging as the commonest preventable life-threatening neurological problem worldwide. It makes an important contribution to morbidity and mortality in developed as well as developing countries. The prognosis of acute stroke is determined by a series of factors some of which may be used in the early stages of stroke to predict prognosis and mortality. However, the role of inflammatory markers in predicting functional outcome in stroke remains controversial, Iron and ferritin are known to have an important role in stroke as well as in other disorders. Serum ferritin which is considered as an acute phase reactant has also been used for assessing the severity and prognosis of stroke. Therefore, testing of serum ferritin is useful in identifying high risk patients. 1: To study the effect of level of serum ferritin with early neurological deterioration and the outcome in patients of acute stroke. 2: Association of serum ferritin in ischemic and haemorrhagic stroke. 50 patients with acute stroke were selected based on inclusion and exclusion criteria. Appropriate questionnaire was used to collect the data of patients. Diagnosis of stroke was confirmed by CT or MRI scan of brain and examination was done by Canadian stroke scale at the time of admission. About 5ml of venous blood Sample from cubital vein was collected for measuring serum ferritin levels, it was performed within 48hrs of onset of symptoms by using CLIA method. Neurological assessment was repeated on the day of discharge to assess the clinical improvement and prognosis of the stroke patients. Totally 50 patients of acute stroke were included in our study, majority of the patients are males 35 (70%), and females are 15(30%). Approximately 36% were in the age group of 51-60 years. In this study ischemic stroke was seen in 45 (90%) of the patients and 5 (10%) had hemorrhagic stroke. The serum ferritin levels are normal in 41(82%) and high in 9(18%) of the patients. Canadian stroke scale interpretation on the day of discharge showed 20% of the patient are deteriorated, 66% are in the same status and 14% of the patients are improved clinically. The patients with haemorrhagic stroke had high serum ferritin level 60.0% and ischemic stroke are 13.3%. Those patients with high serum ferritin levels had higher deterioration in Canadian stroke scale (p<0.001). The mean serum ferritin levels are higher in deteriorated patients 199.29% when compared to other status group in Canadian stroke scale. High levels of serum ferritin correlates well with early neurological deterioration of stroke patients. Based on this study finding, that high serum ferritin level within 48 hours after the onset of symptoms of stroke helps to predict the early prognosis. Therefore, testing of serum ferritin is useful in identifying high risk patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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