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Cryptogenic Stroke: Are We Missing Cancer?

2024· article· en· W4392605885 sur OpenAlexaboutno aff
Debabrata Chakraborty

Notice bibliographique

RevueNeurology India · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)CancerAtrial fibrillationMalignancyIncidence (geometry)EtiologyBreast cancerInternal medicinePediatricsCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir, Cancer is an important stroke etiology, and occult cancer may be often missed as stroke mechanisms in such cases are stamped as cryptogenic. In a group of patients with Embolic stroke of undetermined source (ESUS), 20% of patients had active cancer, and these patients had D-dimer levels twenty times higher compared to those without cancer.[1] The infarcts in these cases were in multiple vascular territories.[1] In fact, the “Three Territory Sign” is very specific for malignancy-related stroke and six times commoner than atrial fibrillation-related stroke.[2] One out of ten patients hospitalized with ischemic stroke in the United States had comorbid cancer.[3] If we detect cancer within a year after stroke, we may assume it to be present during the vascular event and might have a contribution towards it.[4] In a Canadian study involving 30,097 patients (age group 45–85 years), the diagnosis of cancer within the first year of a stroke was 2.4 times compared to individuals without stroke.[5] Patients aged between 15 and 49 years have up to fivefold increased chance of having cancer within first year of stroke diagnosis and incidence falls gradually with time (in a study from the Netherlands involving 390,398 patients).[6] In fact, arterial thromboembolism is commonly detected five months before cancer is diagnosed; with maximum incidence, a month before the detection of cancer.[7] Cancer patients have high chance of embolic stroke (detected by Transcranial Doppler) related to hypercoagulopathy, especially among those who do not have conventional stroke mechanism (CSM) and stamped as cryptogenic strokes compared to patients with CSM (57.9% vs 33.3%).[8] Interestingly, hypercoagulability is a double-eyed sword as it can also precipitate tumor growth and needs to be detected and treated at the earliest opportunity. Besides cancer-induced coagulopathy, cancer may speed up the CSMs. Mucin secreted into the bloodstream from adenocarcinoma provokes a coagulation cascade. Local infiltration of blood vessels occurs by tumor emboli or nonbacterial thrombotic endocarditis. Hyperleukocytosis in leukemia and hyperviscosity because of increased protein formation in multiple myeloma are other mechanisms. One out of four cancer patients are detected to have patent foramen ovale (PFO), while one out of five cancer patients have venous thromboembolism; thus, PFO and cancer are another important association.[6] Extracellular vesicles derived from cancer cells and NETosis markers were found prominently high in stroke patients with cancer.[1] Stroke among the young is on rise in every corner of the world and almost 50% of them are still cryptogenic. So, we need to search for markers of cancer-related stroke. Very high levels of D-Dimer, C-reactive protein (CRP), fibrinogen, cancer cell-derived extracellular vesicles, NETosis markers, micro-emboli (detection via Transcranial doppler [TCD]), and finally the presence of PFO in patients of cryptogenic stroke are probably such markers. Thus, when a patient comes with stroke (especially young), cancer needs to be ruled out even in the presence of conventional risk factors when the stroke mechanism remains undetermined. It will cause early detection of cancer and save precious time as we can intervene early. Financial support and sponsorship Nil. Conflicts of interest There are no conflicts of interest.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,013
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0090,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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