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Enregistrement W4283705923 · doi:10.1155/2022/2466982

Plasma Neurofilament Light Chain Is Associated with Cognitive Impairment after Posterior Circulation Stroke

2022· article· en· W4283705923 sur OpenAlexaboutno aff
Lianyan Jiang, Zhi‐Qiang Wang, Rongyu Wang, Mao Li, Yaodan Zhang, Dongdong Yang

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth and Family Planning Commission of Sichuan Province
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentMedicineInternal medicineLogistic regressionBiomarkerStroke (engine)Cognitive impairmentCognitionCardiologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Neurofilament light chain (NfL) is a biomarker for large-caliber axonal degeneration in the subcortex. The purpose of this research was to examine the relationship between plasma neurofilament light chain (pNfL) and cognitive impairment following a posterior circulation stroke. Methods. Patients over the age of 18 with their first-ever acute ischemic stroke (AIS) of the posterior cerebral circulation within 24 h of symptom onset were included from July 1, 2017, to December 31, 2019. Blood samples were collected within 48 h after the stroke. The Montreal Cognitive Assessment (MOCA) (MOCA < 26) was adopted to define poststroke cognitive impairment (PSCI) 90 days after stroke onset. Results. A total of 264 patients were analyzed in this research 101 (38.30%) patients were clinically diagnosed with PSCI. The PNfL concentration was significantly higher in the PSCI group compared with the non-PSCI group ( p < 0.001 ). The pNfL concentration (OR 1.044; p < 0.001 ) remained to be a significant predictor for PSCI after a multivariable logistic regression analysis, even after adjusting for factors including age, sex, education background (OR 1.044; p < 0.001 ), baseline NIHSS, infarct volume, and TOAST classification (OR 1.035; p < 0.001 ). The diagnostic efficacy of pNfL concentration for PSCI was then explored with a ROC analysis. The optimum pNfL concentration threshold was 38.12 pg/ml, with a sensitivity of 78.20%, a specificity of 66.9%, and an AUC of 0.782 ( p < 0.001 ). Conclusion. This research showed that pNfL concentration, independent of established conventional risk factors, could predict the cognitive impairment in 90 days following posterior circulation stroke.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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