Serum glial fibrillary acidic protein in acute stroke: feasibility to determine stroke-type, timeline and tissue-impact
Notice bibliographique
Résumé
Background Interest is emerging regarding the role of blood biomarkers in acute stroke. The aim of this pilot study was to determine the feasibility of biomarker acquisition in suspected acute stroke, using modern ultrasensitive immunoassay techniques, and explore their potential usefulness for stroke diagnosis and management. Methods In 62 patients with suspected acute stroke, blood samples were prospectively obtained upon arrival and prior to neuroimaging. Serum levels of glial fibrillary acidic protein (sGFAP) and neurofilament light chain (sNfL) were analyzed using a single molecule array (SIMOA ® ) method, according to time of symptom onset, neuroimaging, and final diagnosis. Results Acute ischemic stroke (AIS) was diagnosed in 35 patients, 10 with large-vessel occlusion (LVO). The remaining were diagnosed with intracerebral hemorrhage (ICH) ( n = 12), transient ischemic attack ( n = 4), and stroke mimics ( n = 11). Median (IQR) sGFAP levels were significantly higher in ICH (2,877.8 [1,002.1–10,402.5] pg./mL) compared to others diagnoses. In AIS, GFAP levels appear to increase with longer delays since symptom onset and were higher in patients with more extensive ischemic changes on baseline CT (ASPECTS ≤7) than those without, particularly in LVO stroke. NfL values were similar across groups. Conclusion In acute stroke, serum GFAP levels show potential as an adjunct tool for the distinction between ICH and AIS. Specific to AIS, GFAP may also offer insight into time from onset, and extent of ischemic tissue injury on neuroimaging, particularly in LVO stroke. These preliminary findings merit further study.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».