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Enregistrement W4224992681 · doi:10.3389/fneur.2022.849607

Diabetes: Chronic Metformin Treatment and Outcome Following Acute Stroke

2022· article· en· W4224992681 sur OpenAlexaff
Naveed Akhtar, Rajvir Singh, Saadat Kamran, Blessy Babu, Shobana Sivasankaran, Sujatha Joseph, Deborah Morgan, Ashfaq Shuaib

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetforminMedicineDiabetes mellitusStroke (engine)Acute strokeInternal medicineIntensive care medicineEndocrinologyTissue plasminogen activator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim To evaluate if in patients with known diabetes, pretreatment metformin will lead to less severe stroke, better outcome, and lower mortality following acute stroke. Methods The Qatar stroke database was interrogated for stroke severity and outcome in patients with ischemic stroke. Outcome was compared in nondiabetic vs. diabetic patients and in diabetic patients on metformin vs. other hypoglycemic agents. The National Institute of Health Stroke Scale was used to measure stroke severity and 90-day modified Rankin scale (mRS) score to determine outcome following acute stroke. Results In total, 4,897 acute stroke patients [nondiabetic: 2,740 (56%) and diabetic: 2,157 (44%)] were evaluated. There were no significant differences in age, risk factors, stroke severity and type, or thrombolysis between the two groups. At 90 days, mRS (shift analysis) showed significantly poor outcome in diabetic patients ( p < 0.001) but no differences in mortality. In the diabetic group, 1,132 patients were on metformin and 1,025 on other hypoglycemic agents. mRS shift analysis showed a significantly better outcome in metformin-treated patients ( p < 0.001) and lower mortality (8.1 vs. 4.6% p < 0.001). Multivariate negative binomial analyses showed that the presence of diabetes negatively affected the outcome (90-day mRS) by factor 0.17 (incidence risk ratio, IRR, 1.17; CI [1.08–1.26]; p < 0.001) when all independent variables were held constant. In diabetic patients, pre-stroke treatment with metformin improved the outcome (90-day mRS) by factor 0.14 (IRR 0.86 [CI 0.75–0.97] p = 0.006). Conclusion Similar to previous reports, our study shows that diabetes adversely affects stroke outcome. The use of prior metformin is associated with better outcome in patients with ischemic stroke and results in lower mortality. The positive effects of metformin require further research to better understand its mechanism.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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