Role of microRNA in the risk stratification of ischemic strokes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ischemic stroke is a major cause of death and morbidity, and risk classification is essential for predicting therapeutic outcomes. MicroRNAs may be useful indicators for risk stratification, as they control gene expression and influence physiological and pathological processes. Methodology: A systematic strategy was developed to search relevant material using databases like PubMed, Scopus, and Web of Science. Selection criteria included human research, a certain date, or categories of studies. Data extraction, synthesis, and analysis were carried out to find trends, similarities, and differences among the chosen studies. The study's design, sample size, methodology, statistical analysis, and any potential biases or restrictions from the selected reference papers were also taken into account. Results and findings: MicroRNA is an important biomarker for risk stratification in Ischemic Strokes. It can be used to identify Stroke-Specific microRNA Signatures, identify diagnostic and prognostic values, and regulate Vascular Inflammation, Endothelial Dysfunction, and Thrombus Formation and Resolution. It also has potential therapeutic applications. Conclusion: MicroRNAs have emerged as promising biomarkers for predicting stroke risk, severity of strokes, and clinical outcomes. They can be used to predict the severity of a stroke and aid clinicians in making treatment decisions.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».