Does Fasting Triglyceride Level Influence Core Infarct Volume in Acute Stroke?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our study explores the relationship between fasting triglyceride levels and initial infarct volume in acute ischemic stroke (AIS) patients. METHODS: We performed a retrospective chart review and cross-sectional analysis of AIS patients admitted to a tertiary care center in Kansas from 2010 to 2023. Inclusion criteria were AIS patients who (1) underwent CTA and CTP within 24 hours of stroke onset, and (2) had fasting triglyceride levels measured within 24 hours of admission. Infarct volume was calculated using RAPID software (iSchemaView Inc.). Statistical analyses were conducted using STATA (Release 16), with T tests, ANOVA, χ 2 tests, and multivariable linear regression applied as appropriate. RESULTS: We included 178 patients, 52% (n=92) of whom were male, and 31% were aged 61 to 70 years. Mean TG levels were 116.91±70.23 mg/dL, and mean infarct volume was 41.64±53.35 mL. Linear regression showed a significant positive association between TG levels and infarct volume ( P <0.01, β=0.17, 95% CI: 0.06-0.28), with a 0.17 mL increase in infarct volume per unit increase in TG levels. Patients with Embolic stroke of undetermined source (ESUS) had larger infarct volumes compared with those with large artery atherosclerosis ( P <0.05) and the highest mean TG levels (135.61 mg/dL). CONCLUSION: Hypertriglyceridemia was positively associated with larger infarct volumes, particularly in ESUS patients, who had the highest TG levels and larger infarct sizes. These findings suggest that elevated TG may predict worse stroke outcomes and could be a potential therapeutic target for stroke prevention.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».