Cerebral protection by remote ischemic post-conditioning in patients with ischemic stroke: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Background There is evidence that remote limb ischemic postconditioning (RIPostC) can reduce ischemia-reperfusion injury (IRI) and improve the prognosis of patients with ischemic stroke. However, so far, only few relevant clinical studies have been conducted. Therefore, we carried out a meta-analysis of eligible randomized controlled trials to compare the RIPostC group with a control group (no intervention or sham surgery) in patients with ischemic stroke. Methods Four English-language publication databases, PubMed, Cochrane, Embase, and Web of Science, were systematically searched up to March 2022. The data were analyzed using Review Manager fixed-effects and random-effects models. Results A total of 12 studies were included, and 11 of those were analyzed quantitatively. Compared to controls, The RIPostC group showed significantly reduced NIHHS scores in patients with ischemic stroke, (MD: −1.09, 95% confidence interval [CI]: −1.60, −0.57, P < 0.0001) and improved patients' Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, (MD: 1.89, 95% CI: 0.78, 3.00, P = 0.0009), Our results showed that RIPostC is safe, (RR = 0.81, 95%CI: 0.61, 1.08, P = 0.15). Conclusion Our meta-analysis showed that RIPostC is safe and effective and has a positive cerebral protective effect in patients with ischemic stroke, which is safe and effective, and future large-sample, multicenter trials are needed to validate the cerebral protective effect of RIPostC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».