Insulin Resistance as an Inflammatory Marker for Ischemic Stroke Severity Among Non-Diabetics: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Insulin resistance (IR) is one of the inflammatory markers that is receiving increasing attention as a possible early marker of increased risk of cerebrovascular disease. The purpose of the study was to determine the prevalence of IR in non-diabetic ischemic stroke patients and its correlation with the stroke severity. Methods: It was a prospective study conducted at Narayana Medical College, Nellore from January 2013 to June 2014. After the approval from the institutional ethical committee, patients who presented with the history of stroke, who were non-diabetics and aged > 18 years were included with informed consent. Ischemic stroke was diagnosed with clinical findings and by neuroimaging. Severity of stroke was assessed by National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score. Homeostasis model assessment (HOMA) was used to estimate IR and the levels were studied in relation to the stroke severity. Results: A total of 162 non-diabetic ischemic stroke patients were enrolled in the study. Hyperinsulinemia, i.e., serum insulin > 9 µU/mL, was observed in 41 (25.30%) patients. IR with HOMA-IR ≥ 2.5 was noted in 31 (19.13%) patients. NIHSS score in severity (group III) was strongly associated with serum insulin > 9 µU/mL (54.5%) (P = 0.002) and HOMA-IR ≥ 2.5 (54.5%) (P < 0.0001). Conclusions: IR may be a novel therapeutic target for stroke prevention. High HOMA-IR was associated with high NIHSS score and it is a useful index for prediction of ischemic stroke in non-diabetics. J Neurol Res. 2016;6(2-3):46-50 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jnr381w
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».