The role of blood protein biomarkers in acute ischemic stroke prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Stroke is one of the most frequent causes of mortality and disability, blood protein biomarkers are used to determine patients at high risk for a severe illness and to estimate the outcome. This study aimed to detect the relation between serum levels of C-reactive protein, matrix metalloproteinase 9, S100 calcium-binding protein B, brain natriuretic peptide, D-dimer and stroke severity and outcome in acute ischemic stroke patients. Results One hundred eighty-six patients with acute ischemic stroke participated and were subjected to complete general, neurological examination, assessment of stroke severity clinically and radiologically using National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS), and Alberta Stroke Program Early CT (ASPECT) score and assessment of functional outcome using (modified Rankin Scale). C-reactive protein, matrix metalloproteinase 9, S100 calcium-binding protein B, brain natriuretic peptide and D-dimer were assessed. Higher C-reactive protein was found in patients with ASPECT score ≤ 7 and in patients with cerebral edema, seizures and was positively correlated with stroke severity according to NIHSS and modified Rankin Scale. C-reactive protein serum level at onset was negatively correlated with NIHSS at onset and is a significant predictor for mortality. D-dimer was negatively correlated with NIHSS. S100 calcium-binding protein B was significantly elevated in patients who developed hemorrhagic transformation. Conclusions Serum C-reactive protein level can be used as a predictor for mortality and higher S100 calcium-binding protein B was detected in patients with hemorrhagic transformation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».