Brain-derived neurotrophic factor as predictor of early-onset poststroke depression
Notice bibliographique
Résumé
Background Poststroke depression (PSD), with an approximately one third prevalence in stroke patients, is associated with increased morbidity and mortality. This study investigated the relationship between serum brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels and early-onset PSD, along with other clinical variables. Methods Clinical data and radiological images of 88 patients diagnosed with acute ischemic stroke were examined. Serum BDNF levels were measured within the first 72 hours following stroke diagnosis. On the 14th day following stroke diagnosis, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Hamilton Depression Rating Scale (HAMD17), and National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) were administered to the patients. Results Serum BDNF levels ( P = 0.022) and MoCA values ( P = 0.004) of patients with early-onset PSD were significantly lower, and NIHSS values ( P = 0.027) were significantly higher compared to patients without early-onset PSD. There was a significantly negative correlation between BDNF value and HAMD-17 score. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to investigate the extent that BDNF level could predict early-onset PSD, and cut-off values were determined. For a BDNF cut-off value of 361.5, sensitivity and specificity values were 75% and 56%, respectively, indicating that serum BDNF levels could serve as a useful predictor of early-onset PSD. Conclusion Lower serum BDNF levels are associated with early-onset PSD and may serve as a potential biomarker, although causal conclusions are limited due to the study's cross-sectional design.
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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 | 0,001 |
| 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 ».