Role of D-Dimer in Stroke: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and Objective: cute cerebral strokes lead to complex chronic disabilities worldwide, bearing high morbidity and mortality. Around 7 in 10 strokes occur in low- and middle-income countries (LMIC). D-dimer is a commonly performed laboratory test that is easily accessible in LMIC. This systematic review aims to evaluate the effectiveness of D-dimer as a diagnostic predictor of stroke within the 6- and 24-hour time period. Methods: This systematic review adhered to PRISMA guidelines. Keywords including stroke, D-dimer, laboratory testing, and indicators were used. PubMed, Scopus, and CINAHL Plus were searched. Quality appraisal was conducted using the Newcastle Ottawa Scale. Results: A total of nine studies were included in the review. Studies were conducted in Spain (n=3), Germany (n=1), China (n=1), Turkey (n=1), USA (n=1), Korea (n=1), and Italy (n=1). Statistical significance of D-dimer values was found in 6 of the nine studies (66.6%). The overall quality of evidence is considered to be at the upper-moderate level. Conclusion: D-dimer is a promising biomarker that may be utilized and fully scaled as a rapid biochemical test to diagnose stroke. As the lab test is already conducted across many healthcare settings, the extension to testing in patients with acute cerebrovascular ischemic events will help predict the exact stroke type and quicken treatment formalities. This systematic review identifies statistically signi-ficant (P<0.05) differences of plasma D-dimer values within 6 and 24 hours among stroke and stroke-mimicking patients. No optimal cut-off value was determined due to the dearth of data. An optimal cut-off value of plasma D-dimer levels must be determined in future clinical studies to estimate the sensitivity and specificity of D-dimer in diagnosing 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 | 0,009 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».