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Enregistrement W4221018747 · doi:10.3389/fneur.2022.831232

Low Serum Magnesium Levels Are Associated With Hemorrhagic Transformation After Mechanical Thrombectomy in Patients With Acute Ischemic Stroke

2022· article· en· W4221018747 sur OpenAlexaff
Huijia Qiu, Rui Shen, Liuwei Chen, Sajan Pandey, Jiping Sun, Haoyu Deng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMagnesium in Health and Disease
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésMedicineMagnesiumReceiver operating characteristicInternal medicineArea under the curveOdds ratioConfidence intervalMultivariate analysisStroke (engine)GastroenterologyLogistic regressionComplicationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective In patients with acute ischemic stroke (AIS), hemorrhagic transformation (HT) is a major complication after mechanical thrombectomy (MT). This study aimed to investigate the relationship between serum magnesium levels and HT after MT. Methods We collected 199 cases of consecutive AIS that received MT due to acute anterior circulation occlusions in our institution between January 2017 and January 2020. Baseline serum magnesium was obtained from all patients on admission before MT. The patients were divided into two groups based on the occurrence of HT. Univariate and multivariate analyses were performed to investigate whether magnesium was an independent predictor of HT. The receiver operating characteristic (ROC) curve and area under the curve (AUC) were determined. Results Of the 199 enrolled patients, 40 (20.1%) presented with HT, and 12 (6%) developed symptomatic intracranial hemorrhage (sICH). Patients with HT had lower serum magnesium levels compared to those without HT (0.76 [0.69–0.80] vs. 0.84 [0.80–0.90], p < 0.001). The multivariate logistic analysis showed that the serum magnesium level (odds ratio, [OR]: 0.000, 95% confidence interval [CI]: 0.000–0.001, p < 0.001) was significantly associated with the occurrence of HT. The ROC curve analysis revealed that the serum magnesium level could predict HT with an AUC of.820 (95% CI: 0.750–0.891 p < 0.001). Serum magnesium ≤ 0.80 mmol/L could predict HT with a sensitivity of 79.2% and a specificity of 70.0%. Of interest, the serum magnesium level was not associated with HT when the baseline of serum magnesium was higher than the cut-off value (0.80 mmol/L) in the subgroup analysis. Conclusions Lower baseline serum magnesium levels (<0.80 mmol/L) on admission are associated with increased risk of HT in AIS patients receiving MT.

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 seuil0,003

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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