D-Dimer Levels as a Predictor of Clinical Outcome and Mortality in Acute Ischemic Stroke Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Highlight: An increase in the D-dimer level indicates activation of the coagulation system through thrombus formation and fibrinolysis. The meta-analysis found a significant relationship between elevated d-dimer levels and worsening clinical outcomes and increased mortality. The D-dimer level can be used as a predictor for predicting clinical outcomes and mortality in acute ischemic stroke patients at each duration of follow-up. ABSTRACT Introduction: In ischemic stroke, high D-dimer levels are frequently found, indicating coagulation with ongoing thrombus formation and fibrinolysis. Objective: The purpose of this study was to analyze the role of D-dimer in predicting clinical outcomes and mortality in acute ischemic stroke patients. Methods: A systematic literature search was conducted using the PRISMA method through the PubMed, Science Direct, and Google Scholar databases. The quality of the article was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and statistically analyzed using Review Manager software version 5.4.1. Results: Eight articles had good quality according to NOS and matched the criteria for the literature search. Elevated D-dimer levels and worsened clinical outcomes have a significant result when discharged from the hospital: OR 2.37 (95% CI 1.68–3.35); I2 = 45% p < 0.00001; 1-month: OR 1.75 (95% CI 1.38–2.23), I2 = 47% p < 0.00001; 3-months: OR 2.43 (95% CI 2.00–2.95), I2 0% p < 0.00001; 6-months: OR 2.64 (95% CI 1.92–3.63), I2 = 0% p < 0.00001; and 12-months: OR 1.92 (95% CI 1.31–2.82), I2 = 62% p < 0.0008. Elevated D-dimer level and increased mortality have a significant result with OR 2.25 (95% CI 1.78–2.85), I2 = 45% p < 0.00001. Conclusion: D-dimer can be used as a predictor of clinical outcome and mortality in acute ischemic stroke.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».