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Enregistrement W4406992591 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.tmp25

Abstract TMP25: Potential of Rapid GFAP Levels in Acute Undifferentiated Stroke <24 Hours from Onset Using A Point-Of-Care Platform: An Exploratory Analysis of a Prospective Study

2025· article· en· W4406992591 sur OpenAlexaff
Julien F. Paul, Yasmine Bairi, Clara Margarido, Catherine Larochelle, Nathalie Arbour, Christian Stapf, Laura Gioia

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Point of careAcute strokeProspective cohort studyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Glial fibrillary acidic protein (GFAP), highly brain-specific, is emerging as an attractive blood biomarker in acute stroke. GFAP can discriminate stroke type (ischemic stroke (IS), intracerebral hemorrhage (ICH), stroke mimics (SM) in the first hours after stroke onset. Rapid GFAP levels using novel point-of-care technology (results <15 minutes) may also offer insights in IS, particularly among those with unknown onset. In this study, we aim to evaluate the potential of rapid GFAP levels to distinguish among stroke types in acute undifferentiated stroke <24h from onset, as well as provide insights in IS of unknown onset. Methods: An exploratory analysis of an ongoing prospective study of patients with suspected undifferentiated stroke <24h from onset. Rapid plasma GFAP levels (pg/mL) are measured at hospital arrival using the i-STAT Alinity ® instrument and commercially-available cartridges. Study endpoints include quantitative GFAP levels according to final diagnosis (ICH, IS, SM), time from stroke onset/last seen well (<4.5h, 4.5-24h), and ASPECTS score (8-10 vs. <8). Results: Among the first 101 patients recruited (mean (±SD) 70.8±14.5 years, 48% female, median (IQR) NIHSS 9 (3-20), median ASPECTS (10 (8-10)), final diagnosis was IS (n=67 (33 LVO)), ICH (n=5), and SM (n=29). Median rapid GFAP levels were highest in ICH (3104 (2088-8622) pg/mL), and differed compared to IS (54 (30-100) pg/mL) and SM (29 (29-42) pg/mL), p<0.001. In IS, 58% patients presented <4.5h from onset, and 28% were wake-up strokes. Rapid GFAP levels were undetectable in 13/39 (33%) of IS <4.5h compared to 3/28 (11%) in IS >4.5h, p=0.03. Median GFAP levels was significantly higher in IS >4.5h (87 (42-134) pg/mL) compared to earlier presentations (44 (29-62) pg/mL, p=0.03). Lastly, median GFAP levels had fairly good discriminative ability to detect ASPECTS <8 (AUC 0.73 (95% CI: 0.55-0.91), p=0.003), with an optimal GFAP cutoff of 77 pg/mL (sensitivity 76.9%, specificity 76.9%). Conclusion: Rapid GFAP levels using novel point-of-care technology is feasible and show promise in acute stroke management. Beyond discrimination of stroke type, rapid GFAP levels appear to increase during the first 24 hours from IS onset and with extent of ischemic injury. These findings, although preliminary, suggest that rapid GFAP levels may inform treatment decisions in IS of unknown onset as well as optimize prehospital triage of acute undifferentiated stroke <24hours from onset.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2025
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