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Enregistrement W4409767961 · doi:10.3389/fneur.2025.1565613

Predictive value of circulating inflammatory biomarkers for early-onset post-stroke cognitive impairment: a prospective cohort study

2025· article· en· W4409767961 sur OpenAlexaboutno aff
Weiquan Huang, Libin Liao, Qian Liu, Rongchao Ma, Wenwei Hu, Yuan Dai, Luna Wang, Dujuan Sha

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing Drum Tower Hospital
Mots-clésMedicineProspective cohort studyPredictive valueCognitive impairmentStroke (engine)Internal medicineCohortCognitionBiomarkerPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Stroke ranks as the second leading cause of mortality and the third leading cause of disability globally. Post-stroke cognitive impairment (PSCI) is a prevalent complication following acute ischemic stroke, imposing substantial burdens on patients, families, and society. This study aimed to explore the potential of circulating immune-inflammatory markers as predictors of PSCI. Methods Conducted as a prospective observational cohort study from June 2023 to August 2024 at the Affiliated Drum Tower Hospital, Medical School of Nanjing University, it included patients experiencing their first acute ischemic stroke within 72 h of symptom onset. Cognitive assessments were conducted 7 to 10 days post-stroke using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), with scores below 23 indicating PSCI. Results A total of 146 patients meeting the inclusion criteria were recruited, with 71 patients exhibiting PSCI during the acute phase of stroke. Compared to patients in the post-stroke no cognitive impairment (PSNCI) group, those with PSCI demonstrated significantly elevated peripheral blood neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), globulin-to-lymphocyte ratio (GLR), and C-reactive protein-to-lymphocyte ratio (CLR), while the lymphocyte-to-monocyte ratio (LMR) was notably reduced (all p < 0.05). Both univariate and multivariate logistic regression analyses identified GLR as independently associated with PSCI. After adjusting for common clinical variables, the odds ratio (OR) for the highest tertile of GLR compared to the lowest was 6.20 (95% CI, 2.10–18.33; p = 0.001). The optimal GLR cutoff was 18.22, with a sensitivity of 62.0%, specificity of 78.7%, and an area under curve (AUC) of 0.726. Conclusion This study indicates that elevated circulating GLR levels during the acute phase post-stroke onset are an independent risk factor for early-onset PSCI, even after adjusting for clinically relevant variables.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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