Systemic immune-inflammation index upon admission correlates to post-stroke cognitive impairment in patients with acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose of this prospective study was to evaluate the association of systemic immune-inflammation index (SII) and systemic inflammation response index (SIRI), with PSCI in patients with acute ischemic stroke (AIS). Methods: First-onset AIS patients were consecutively included from January 1, 2022 to March 1, 2023. The baseline information was collected at admission. Fasting blood was drawn the next morning. Cognitive function was assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 3 months after onset. Logistic regression analysis was performed to explore the correlation between SII, SIRI, and PSCI. Receiver operating characteristic (ROC) was conducted to evaluate the predictive ability of SII. Results: 332 participants were recruited, and 193 developed PSCI. Compared with patients without PSCI, the patients with PSCI had higher SII (587.75 (337.42, 988.95) vs. 345.66 (248.44, 572.89), P<0.001) and SIRI (1.59 (0.95, 2.84) vs. 1.02 (0.63, 1.55), P=0.007). SII and SIRI negatively correlated with MoCA scores (both P<0.05). The multivariable logistic regression analysis indicated that SII was independently associated with PSCI (P<0.001), while SIRI was not. The optimal cutoff for SII to predict PSCI was 676.83×109/L. Conclusions: A higher level of SII upon admission was independently correlated to PSCI three months later in AIS patients.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».