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Enregistrement W4400605336 · doi:10.1038/s41598-024-67172-w

Peripheral immunity is associated with cognitive impairment after acute minor ischemic stroke and transient ischemic attack

2024· article· en· W4400605336 sur OpenAlexaboutno aff
Panpan Zhao, Guimei Zhang, Yongchun Wang, ChunXiao Wei, Zicheng Wang, WeiJie Zhai, Yanxin Shen, Lin Shi, Li Sun

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Finance of Jilin ProvinceFirst Hospital of Jilin UniversityJilin UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineImmunityLogistic regressionPeripheralLymphocyteNeutrophil to lymphocyte ratioImmunologyInternal medicineMonocyteStroke (engine)Receiver operating characteristicImmune systemEtiologySystemic inflammationInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunoinflammation is associated with the development of post-stroke cognitive impairment (PSCI), however, peripheral immunity has not been fully explored. We aimed to investigate the association between PSCI and peripheral immune indicators, including neutrophil, lymphocyte, and mononuclear percentages and counts; the systemic immune inflammation index; platelet-to-lymphocyte ratio; neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR); and lymphocyte-to-monocyte ratio. A total of 224 patients with acute minor ischemic stroke or transient ischemic attack with 6-12 months of follow-up were included. PSCI was defined as a Montreal Cognitive Assessment score < 22 during the follow-up period. We performed logistic regression, subgroup analyses based on age and sex, and further established predictive models. We found that increased innate immunity indicators (neutrophils, neutrophil percentage) increased the risk of PSCI, whereas increased adaptive immunity indicator (lymphocytes) were protective against PSCI, especially in patients aged 50-65 years. Neutrophil percentage and NLR improved the predictive efficacy of the models that included demographic, clinical, and imaging information, with the area under the curve increased from 0.765 to 0.804 and 0.803 (P = 0.042 and 0.049, respectively). We conducted a comprehensive analysis of peripheral immunity in PSCI, providing a novel perspective on the early detection, etiology, and treatment of PSCI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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