Effects of Serum Cholesterol on Severity of Stroke and Dosage of Statins on Functional Outcome in Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: A high dose of statin is used to obtain an intensive lipid-lowering in stroke patients, even in patients with normal lipid levels. There are limited data on effect of dosage of statins and functional outcome in stroke patients. Objectives: To compare serum cholesterol levels with severity of stroke measured by infarct volume. To compare functional outcome measured by mRS at day 90 with the dose of statin. Materials and Methods: This retrospective observational study was conducted in KMC Hospital Manipal, India between 2016 and 2018. Result: A total of 100 consecutive patients were included in the study, out of which 60 (60.0%) were males. Hyperlipidemia was present in 65 (65.0%) patients. On comparing the serum cholesterol levels with infarct volume using MRI, patients with low volume of ≤70 ml had higher mean serum total cholesterol concentration (223.83 mg/dl), whereas patients with high volume of >70 ml had low mean cholesterol level (218.70 mg/dl). The patients were divided into those who received low dose (≤20 mg) versus high dose (≥40 mg equivalent) of Atorvastatin. On comparing the mRS values at baseline and on day 90 with the dose of statins, patients who received a higher dosage had a statistically significant fall in mRS (p-0.045) at day 90. Conclusion: It was found that serum cholesterol levels were inversely related to the stroke severity. However, a higher the dose of statins resulted in better functional outcome and survival in post-stroke patients, possibly due to its neuroprotective effect.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».