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Enregistrement W4416990176 · doi:10.1186/s41983-025-01057-1

Effect of serum lipid levels on cerebral stroke severity and outcomes after intravenous thrombolysis

2025· article· en· W4416990176 sur OpenAlexaboutno aff
Shaimaa Kassem, Achraf Hendawy, Abdelnaser Ali Morad, Raghdaa Abdelkhaleq Abdelhalem

Notice bibliographique

RevueThe Egyptian Journal of Neurology Psychiatry and Neurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrombolysisModified Rankin ScaleNeurologyHyperlipidemiaObservational studyStroke (engine)Tissue plasminogen activatorProspective cohort studyNeurosurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hyperlipidemia has been suggested to influence the severity and outcomes of acute ischemic stroke (AIS). However, its role in AIS patients receiving recombinant tissue plasminogen activator (rtPA) remains controversial. Intravenous thrombolysis has become standard practice in eligible patients with acute ischemic stroke. Understanding the relationship between lipid levels and post-thrombolysis outcomes could help in risk stratification and clinical decision-making. We conducted a prospective observational cohort of 50 adults with AIS who received intravenous rtPA within 4.5 h of onset and had baseline Alberta stroke programme early computed tomography score (ASPECTS) greater than 6, indicating limited early ischemic change. Patients were categorized by lipid profile status, and outcomes were compared between hyperlipidemic and normolipidemic groups. We assessed stroke severity using National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), functional outcomes using Modified Rankin Scale (mRS), and ischemic burden using ASPECTS. Results Hyperlipidemia was present in 62% of patients and correlated with greater stroke severity P < 0.001), poorer 3-month functional outcomes ( P < 0.001), and larger ischemic cores ( P < 0.001). Follow-up CT showed a significantly higher frequency of middle cerebral artery M1 infarctions in hyperlipidemic patients ( P = 0.038). The multivariate regression indicates that triglycerides level was independently associated with admission NIHSS ( P < 0.001), followed by HDL-C ( P < 0.001). Conclusion Hyperlipidemia is correlated with more severe neurological deficits, poorer functional outcomes, and more extensive ischemic changes on neuroimaging in patients with acute ischemic stroke treated with rtPA. Acute lipid profiling may serve as a practical tool for risk stratification in thrombolyzed stroke patients.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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