Supplementary Material for: Soluble ST2 Predicts Poor Functional Outcome in Acute Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is very limited data on the role of biomarkers correlating with the outcome in acute ischemic stroke (AIS). We evaluated the predictive values of the plasma concentrations of soluble Serum Stimulation-2 (sST2), Matrix Metalloproteinase-9 (MMP-9), and Claudin-5 in AIS. Methods: The biomarker levels in the plasma samples of consecutive AIS patients collected at baseline, 12 hours, and 24 hours from stroke onset, were quantified using immunoassays. Stroke severity was assessed using the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) and functional outcome at 90 days using the modified Rankin Scale (mRS), with scores of 3-6 defined as poor outcome. Receiver operating characteristic curve analysis and multiple logistic regression was conducted for evaluating the discriminative power of each marker. Results: We included 108 patients in the study (mean age 62.3±11.7 years). Median NIHSS score was 12 [IQR 8-18]. High baseline glucose levels, systolic blood pressure, baseline NIHSS, low ASPECTS (Alberta Stroke Program Early CT Score), and hemorrhagic transformation were associated with poor outcomes. Elevated sST2 at 12 hours (50.4±51.0 ng/mL; P=0.047) and 24 hours (81.8±101.3 ng/mL; P=0.001) positively correlated with poor outcomes. MMP-9 (P=0.086) and Claudin-5 (P=0.2) were not significantly associated with the outcome although increased expressions of both markers were observed at 12 hours. Multiple logistic regression showed that sST2 levels ≥71.8 ng/mL at 24 hours, with a specificity of 96.9%, emerged as an independent predictor of poor functional outcome (OR: 6.44,95% CI:1.40-46.3; P=0.029). Conclusion: Evaluation of soluble ST2 may act as a reliable biomarker of functional outcome in AIS.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,739 | 0,198 |
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 ».