Association between Systemic Immune Inflammation Index and Cognitive Impairment after Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Post-stroke cognitive impairment (PSCI) is one of the major complications after ischemic stroke. PSCI has been shown to be associated with low-grade systemic inflammation. As a novel inflammatory marker, the systemic immune-inflammation (SII) index could reflect clinical outcomes in severe cardiovascular diseases. We therefore performed a prospective study to investigate the correlation between the SII index and the risk of PSCI in patients with ischemic stroke. Methods: We prospectively enrolled 254 patients with ischemic stroke with symptoms onset <72 h. The SII index was detected within 24 h after admission. The Montreal Cognitive Scale (MoCA) was utilized to evaluate cognitive function, and PSCI was defined as a MoCA score of <25 points. Results: During the 3-month follow-up, 70 participants (27.6%) had mild cognitive impairment and 60 (23.6%) had severe cognitive impairment. In binary logistic regression analysis, each one-standard deviation increase in the SII index was significantly associated with the prevalence of PSCI after adjusting for age, sex, and other confounders (odds ratio 2.341; 95% confidence interval, 1.439–3.809, p = 0.001). Similar significant findings were observed when SII was defined as a categorical variable. In addition, the multiple-adjusted spline regression model showed a linear association between the SII index and cognitive impairment (p = 0.003 for linearity). Conclusions: Our study indicated that an increased SII index was closely related to PSCI at 3 months in patients with ischemic stroke. Further research is required to evaluate the efficacy of inflammation management in these patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».