Abstract TP294: Sex Differences in Thrombin Generation in Patients With Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Sex differences in stroke exist, including variation in stroke risk and outcome. Differences in thrombin generation may contribute to this variation between females and males. To examine this, we assessed sex differences in thrombin generation between females and males with acute ischemic stroke and the relationship to blood cell gene expression. Methods: In 97 patients with acute ischemic stroke thrombin generation was measured by thrombin generation assay. Blood cell gene expression was measured by microarray. Differences in thrombin generation between sexes were identified and the relationship to blood cell gene expression examined. Genes associated with sex differences in thrombin generation were analysed by functional pathway analysis. Results: Females and males had similar overall capacity to generate thrombin. The peak thrombin generated in females was 468.8nM (SD 91.6), comparable to males 479.3 (SD 90.8; p=0.58). Lag time, time to peak thrombin, and endogenous thrombin potential were also similar between females and males. While overall thrombin generation was comparable between females and males with stroke, differences in genes that promote this thrombin generation exist. Females with high peak thrombin had an increase in genes that promote thrombosis, and platelet activation. In contrast, males with high peak thrombin had a decrease in genes involved in thrombus degradation. Conclusion: Females and males with acute ischemic stroke have similar capacity to generate thrombin. However, differences may exist in how this thrombin generation is achieved, with females having increased thrombin signaling, and platelet activation, and males having decreased thrombus degradation. This suggests regulatory differences in thrombosis may exist between females and males that may contribute to sex differences in 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».