Remnant Cholesterol and Carotid Intraplaque Neovascularization Assessed by Contrast-Enhanced Ultrasonography in Patients With Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background: We investigated the relationship between remnant cholesterol and carotid intraplaque neovascularization (IPN) assessed by contrast-enhanced ultrasonography (CEUS) in patients with ischemic stroke. Methods: This was a single-center study. Remnant cholesterol is calculated as total cholesterol minus low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) minus high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C). All patients underwent CEUS. IPN is graded according to the presence and location of microbubbles within each plaque. Results: The cohort included 110 patients with ischemic stroke. Patients with an IPN grading of 2 had higher triglyceride (TG), non-HDL-C, and remnant cholesterol concentrations than those with an IPN grading of < 2 (TG: 1.45 ± 0.69 vs. 0.96 ± 0.24 mmol/L, P < 0.001; non-HDL-C: 2.63 ± 0.85 vs. 2.31 ± 0.64 mmol/L, P = 0.037; remnant cholesterol: 0.57 ± 0.23 vs. 0.44 ± 0.07 mmol/L, P < 0.001). The multivariate-adjusted odds ratio (95% confidence interval) for remnant cholesterol was 27.728 (2.714 - 283.253) for an IPN grading of 2 in the subset of patients with an optimal LDL-C concentration. Conclusions: The remnant cholesterol concentration is significantly associated with carotid IPN on CEUS in patients with ischemic stroke with an optimal LDL-C concentration. Remnant cholesterol may be an important indicator of risk stratification in patients with ischemic stroke.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».