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Enregistrement W4361006187 · doi:10.3390/brainsci13040556

Incidence of Stress-Induced Hyperglycemia in Acute Ischemic Stroke: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4361006187 sur OpenAlexaboutno aff
Haofuzi Zhang, Kangyi Yue, Zijian Jiang, Xiuquan Wu, Xin Li, Peng Luo, Xiaofan Jiang

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCochrane LibraryIncidence (geometry)MedicineMeta-analysisInclusion and exclusion criteriaStroke (engine)Subgroup analysisInternal medicinePopulationWeb of sciencePathologyAlternative medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to systematically evaluate the incidence of stress-induced hyperglycemia (SIH) in acute ischemic stroke (AIS). Studies that reported SIH incidence in AIS and examined risk factors for SIH and non-SIH patients were systematically searched in PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science from the inception of each database to December 2021. Article screening and data extraction were performed by two independent reviewers according to the inclusion and exclusion criteria. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and meta-analysis was performed using Stata. A total of 13 studies involving 4552 patients (977 in the SIH group and 3575 in the non-SIH group) were included. Meta-analysis showed that the incidence of SIH was 24% (95% CI: 21-27%) in the total population, 33% (14-52%) in North America, 25% (20-29%) in Europe, and 21% (12-29%) in Asia. Subgroup analysis by year of publication revealed that the pooled incidence of SIH was 27% (22-32%) in studies published before 2010 and 19% (14-24%) in those published after 2010. SIH is relatively common in AIS and poses a serious public health problem. Therefore, more emphasis should be placed on the prevention and control of SIH in AIS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,818
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,002
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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