Role of Serum Ferritin and Prediction of Neurological Outcome in Acute Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke, also known as cerebrovascular accident (CVA), is an abrupt onset of neurological deficiency caused by a specific vascular aetiology. Aim: This study aimed to assess the role of serum ferritin in acute ischaemic stroke patients to correlate serum ferritin and neurological scales on the day of admission and during follow-up and to predict neurological outcomes. Methods: This prospective observational study included 100 patients who presented with acute ischaemic stroke clinically and with radiological imaging in the General Medicine and Neurology departments of Saveetha Medical College and Hospital for 18 months. Functional disability was assessed for all patients after 3 months based on the correlation of serum ferritin levels with the neurological scales, and the outcome was estimated. Results: The mean age of the patients was 59.45 ± 14.39. The serum ferritin level and Canadian Stroke Scale score during admission on day 7th and day 30th, were significantly different (p < 0.01). Serum ferritin levels were positively associated with the Glasgow Coma Scale score at admission and on the 7th and 30th days after admission. Ferritin levels were significantly higher in the moderate category under all circumstances (p < 0.01). Patients with mRS scores of 2, 3, and 4 were compared with serum ferritin levels and found to be significantly associated with serum ferritin levels. Conclusion: This study found that patients with higher serum ferritin levels experienced increased stroke severity and lower GCS and mRS scores, which correlated with increased morbidity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».