Elevated serum uric acid is associated with cognitive impairment in acute minor ischemic stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute minor ischemic stroke (AMIS) has been proven to be strongly associated with post-stroke cognitive impairment (PSCI). Few studies have reported that uric acid (UA) levels are linked to PSCI in patients with AMIS, and those results are debatable. We investigated the relationship between serum UA levels and cognitive impairment in patients with AMIS. Methods: A total of 318 patients who were diagnosed with AMIS were recruited from Suining Central Hospital. Fasting serum samples were collected the day after admission for UA measurement. Cognitive function was evaluated at admission and 3 months after stroke using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The relationship between UA and PSCI was examined using a multivariate binary logistic regression model. The optimal cut-off point for UA levels to predict PSCI was determined using the receiver operating characteristic (ROC) curve. Results: < 0.0001). The ROC curve revealed a cut-off of 363.58 μmol/L serum UA, and the predicted sensitivity and specificity for PSCI were 67.5 % and 83.5 %, respectively. Subgroup analysis showed that confounding factors had no impact on the association between serum UA and PSCI risk. Conclusions: Higher baseline serum UA levels might be an independent risk factor for cognitive impairment in AMIS patients. Serum UA levels above 363.58 μmol/L may have clinical implications in predicting PSCI.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».