The Roles of NOTCH3 p.R544C and Thrombophilia Genes in Vietnamese Patients With Ischemic Stroke: Study Involving a Hierarchical Cluster Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The etiology of ischemic stroke is multifactorial. Several gene mutations have been identified as leading causes of cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy (CADASIL), a hereditary disease that causes stroke and other neurological symptoms. OBJECTIVE: We aimed to identify the variants of NOTCH3 and thrombophilia genes, and their complex interactions with other factors. METHODS: We conducted a hierarchical cluster analysis (HCA) on the data of 100 patients diagnosed with ischemic stroke. The variants of NOTCH3 and thrombophilia genes were identified by polymerase chain reaction with confronting 2-pair primers and real-time polymerase chain reaction. The overall preclinical characteristics, cumulative cutpoint values, and factors associated with these somatic mutations were analyzed in unidimensional and multidimensional scaling models. RESULTS: We identified the following optimal cutpoints: creatinine, 83.67 (SD 9.19) µmol/L; age, 54 (SD 5) years; prothrombin (PT) time, 13.25 (SD 0.17) seconds; and international normalized ratio (INR), 1.02 (SD 0.03). Using the Nagelkerke method, cutpoint 50% values of the Glasgow Coma Scale score; modified Rankin scale score; and National Institutes of Health Stroke Scale scores at admission, after 24 hours, and at discharge were 12.77, 2.86 (SD 1.21), 9.83 (SD 2.85), 7.29 (SD 2.04), and 6.85 (SD 2.90), respectively. CONCLUSIONS: <.05). It is interesting that although there are many genes linked to increased atrial fibrillation risk, not all of them are associated with ischemic stroke risk. With the detection of stroke risk loci, more information can be gained on their impacts and interconnections, especially in young patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».