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Enregistrement W4411176321 · doi:10.1186/s42466-025-00393-0

Admission glucose is a significant outcome predictor in anterior circulation stroke: approaching the sweet spot

2025· article· en· W4411176321 sur OpenAlex
Alexandra Filipov, Martin Andermann, Guilherme Lepski, Analı́a Arévalo, Tim Hilgenfeld, Silvia Schönenberger, Christoph Gumbinger, Markus Möhlenbruch, Peter A. Ringleb, Jessica Jesser

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNeurological Research and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSweet spotCirculation (fluid dynamics)MedicineStroke (engine)CardiologyOphthalmologyInternal medicineSpeed skatingComputer scienceEngineeringSimulationPhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Admission glycemia has emerged as an important outcome predictor in the context of mechanical thrombectomy (MT) for large vessel occlusions (LVO) in ischemic stroke. However, a clinically relevant threshold of glucose levels to identify patients at risk for poor functional outcome has yet to be established. METHODS: We conducted a retrospective, monocentric, consecutive registry-based analysis of patients who underwent MT for anterior circulation LVO. Good outcome was defined as functional independence after 90 days (90d mRS < 3) or no deterioration from premorbid mRS. We performed a multiple logistic regression analysis to assess the association between admission glucose levels and functional outcome, including for well-established outcome predictors, i.e. age, NIHSS, Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), time to reperfusion, unsuccessful recanalization, presence of bleeding, and diabetes. In addition, we conducted a receiver operating characteristic (ROC) analysis to determine the optimal admission glucose threshold that best discriminates patients at risk for poor outcome, maximizing sensitivity and specificity. RESULTS: We analyzed 509 patients (mean age = 74.3 ± 12.6 years, median previous mRS = 1.5, 48% male). 194 patients (38.1%) had good outcome and 315 (61.9%) had poor outcome. According to the logistic regression admission glucose (p = 0.012, OR 1.009 95% CI [1.002 1.016]) contributed to predicting poor outcome, while known diabetes did not show a significant contribution. The ROC analysis revealed an admission glucose of 117 mg/dL (59.7% sensitivity; 58% specificity) to be the optimal cut-off value to discriminate patients at risk for poor outcome with an OR of 2.3. CONCLUSION: Admission hyperglycemia is an independent predictor of poor outcome after MT for LVO in the anterior circulation. We hypothesize, that optimal glucose values in patients undergoing MT will likely be in the low normoglycemic range. Prospective controlled studies with targeted glucose values will be needed for validation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,304 · 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