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Enregistrement W4296347360 · doi:10.1097/md.0000000000030389

Association between proteinuria and the development of malignant middle cerebral artery infarction: A retrospective cohort study

2022· article· en· W4296347360 sur OpenAlexaboutno aff
Meng‐Ni Wu, Pen-Tzu Fang, I-Hsiao Yang, Chung‐Yao Hsu, Chiou‐Lian Lai, Li‐Min Liou

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProteinuriaStroke (engine)Internal medicineLogistic regressionMiddle cerebral arteryUrologyCardiologyIschemiaKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A disrupted blood-brain barrier (BBB) with extravasation of macromolecules plays a critical role in the development of malignant middle cerebral artery infarction (MMI). Proteinuria is considered a marker of generalized endothelial dysfunction, including BBB disruption. This study aimed to clarify whether proteinuria identified in the acute stage of stroke is associated with MMI development. Patients with infarctions involving the middle cerebral artery territory were reviewed. Urine samples collected within 8 hours after stroke were analyzed using urine dipsticks. Patients were divided into proteinuria (urine dipstick reading of 1 + to 4+) and nonproteinuria groups. MMI was present if either signs of uncal herniation or a progressive conscious disturbance were recorded along with a midline shift > 5 mm identified on follow-up computed tomography (CT). Among the 1261 patients identified between January 2010 and June 2019, 138 were eligible for final analyses. Patients in the MMI group had lower Alberta Stroke Program Early CT Scores (ASPECTS), higher National Institutes of Health Stroke Scale scores, and a greater proportion of proteinuria than those in the non-MMI group. Four multivariate logistic regression models were used to clarify the role of proteinuria in MMI development. In model 1, proteinuria was significantly associated with MMI after adjusting for age, sex, dyslipidemia and ASPECTS (OR = 2.987, 95% CI = 1.329-6.716, P = .0081). The risk of developing MMI in patients with proteinuria remained significant in model 2 (OR = 3.066, 95% CI = 1.349-6.968, P = .0075) after adjusting for estimated glomerular filtrate rate (eGFR) < 60ml/min/1.73 m2 in addition to variables in model 1. In model 3, proteinuria was still significantly associated with MMI after adjusting for age, sex, dyslipidemia, ASPECTS, hypertension, diabetes, and atrial fibrillation (OR = 2.521, 95% CI = 1.075-5.912, P = .0335). In model 4, the risk of developing MMI in patients with proteinuria remained significant (OR = 2.579, 95% CI = 1.094-6.079, P = .0304) after adjusting for eGFR < 60ml/min/1.73 m2 in addition to variables in model 3. Proteinuria is independently associated with MMI development. Proteinuria may be a clinically accessible predictor of MMI development.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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