Correlation between Neutrophil/Lymphocyte Ratio (NLR), lipid profile, lesion location and vascular cognitive impairment in acute ischemic stroke patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke is the leading cause of long-term disability with significant clinical and socioeconomic impact worldwide. Hyperlipidemia and inflammation play major roles in ischemic stroke. This research focuses on the correlation of three factors, namely Neutrophil-Lymphocyte Ratio (NLR), lipid profile, and lesion location, with Vascular Cognitive Impairment (VCI). These factors may serve as potential predictors for VCI. Purpose: This research aims to study the correlation between NLR, lipid profile, and lesion location with vascular cognitive impairment. Besides, this research aims to explore those potential biomarkers as predictors of vascular cognitive impairment. Methods: This was a cross-sectional study which included 107 patients diagnosed with ischemic stroke from February 2022 to January 2023 with a history of admission to the hospital within 72 hours. After signed an informed consent form, every patient had history taking, physical exam, lipid profile, routine blood test, Mini Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment Indonesian Version (MoCA-Ina) on the first hospital day. Statistical tests were done with Spearman correlation method. Results: The data distribution was not normal for INR and MoCA-INA values (p<0.05). Total cholesterol was insignificantly (p=0.092) correlated with MoCA-INA score with low correlation value (r=-0.293). HDL was significantly (p=0.035) correlated with MoCA-INA score with moderate correlation value (r=0.461). LDL was significantly (p=0.028) correlated with MoCA-INA score with low correlation value (r=-0.387). Triglycerides was insignificantly (p=0.440) correlated with MoCA-INA score with very weak correlation value (r=-0.137). NLR was significantly (p=0.015) correlated with MoCA-INA score with moderate correlation value (r=-0.412). Conclusions: Lipid profile is correlated with cognitive impairment in post stroke patients, with HDL being a protective factor, and LDL as risk factor. NLR was associated with worse cognitive function and LDL was directly proportional to NLR. Lesion location reporting was highly heterogeneous and more uniformed reporting is recommended for future research.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».