Relationship Between Nutritional Indexes and Clinical Outcomes in Stroke Patients Undergoing Mechanical Thrombectomy
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Nutritional status is increasingly acknowledged as a pivotal determinant of clinical course and recovery in patients with acute ischemic stroke (AIS). Malnutrition can compromise immune competence, delay neurological recovery, and exacerbate adverse outcomes, particularly in those undergoing intensive interventions such as mechanical thrombectomy (MT). To objectively assess nutritional status, indices such as the Prognostic Nutritional Index (PNI) and the Controlling Nutritional Status (CONUT) score have been utilized in various clinical populations. These indices incorporate routinely available laboratory parameters, reflecting both nutritional and inflammatory states. This study explores whether PNI and CONUT scores are associated with 90-day clinical outcomes in AIS patients treated with MT, aiming to evaluate their potential utility as prognostic biomarkers in acute stroke care. Methods: A total of 404 patients with AIS who underwent MT between 2023 and 2024 were retrospectively evaluated. Demographic, clinical, and laboratory data were collected, and nutritional status was assessed using PNI and CONUT scores. Clinical outcomes were stratified as favorable (modified Rankin Scale [mRS] 0–2) or unfavorable (mRS 3–6) at 90 days post-stroke. Results: Among the 404 patients included in the study, 50.5% had favorable and 49.5% had unfavorable clinical outcomes. Patients with favorable outcomes were younger (71 vs. 78 years, p = 0.001), had lower National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) scores, and higher Alberta Stroke Program Early CT Scores (ASPECTS) (p = 0.001). The puncture-to-recanalization time was significantly longer in the unfavorable outcome group (47.5 min vs. 30.0 min, p = 0.003). Laboratory findings revealed higher glucose levels (p = 0.029), and lower serum albumin (p = 0.003) and lymphocyte levels (p = 0.001) in the unfavorable outcome group. Among nutritional indices, the CONUT score was significantly higher in the unfavorable outcome group (p = 0.001), whereas the PNI score was higher in the favorable outcome group (p = 0.001). ROC analysis showed that the CONUT score had significant prognostic performance (AUC = 0.721, p < 0.001), while the PNI had poor discriminatory power (AUC = 0.274, p < 0.001). Multivariate logistic regression identified age, baseline NIHSS, ASPECT score, and CONUT score as independent predictors of clinical outcome (p < 0.05). Conclusions: Among the two nutritional indices evaluated, the CONUT score demonstrated significant prognostic value in predicting 90-day clinical outcomes after MT. In contrast, the PNI showed limited discriminatory power, highlighting the superiority of CONUT as a reliable biomarker in acute stroke care.
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 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 | 0,002 |
| 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 ».