The effects of temporary hyperglycemia on the prognosis of stroke in patients with acute ischaemıc stroke
Bibliographic record
Abstract
AMAÇ: Bu çalışmada akut iskemik inmede geçici hipergliseminin sıklığı, hipergliseminin inme şiddeti ve inme prognozu üzerine olan etkileri incelenmiştir.YÖNTEMLER: Çalışmaya akut iskemik inme nedeniyle başvuran ve çalışmaya alınma kriterlerini dolduran 100 hasta dahil edildi. Hastalar geliş kan şekeri, açlık kan şekeri, oral glukoz tolerans testi (OGTT) ve HbA1c değerine göre normoglisemik, geçici hiperglisemik ve diyabetes mellitus (DM) olmak üzere üç gruba ayrıldı. Bu hastaların ilk başvuruda ve takiplerinin üçüncü ayında NIHSS (National Institue of Stroke Scale), FM (Fugl–Meyer) ve FIM (Fonksiyonel Bağımsızlık Skalası) skorları belirlenerek inmenin şiddeti ve inme prognozu yönünden karşılaştırılmaları yapıldı. Ayrıca hiperglisemik ve normoglisemik olan hastaların üçüncü aydaki açlık kan sekerine göre, kalıcı DM’ye dönüşümü incelendi. Analiz için ANOVA, Paired t resti, ve Mann-Whitney U testi kullanıldı.BULGULAR: Hastaların 52’si normoglisemik, 21’i geçici hiperglisemik, 27’si diyabetik olarak değerlendirildi. Takiplerinin üçüncü ayında 28 hasta eksitus olmuştu. Geçici hiperglisemili üç hastada daha sonra kalıcı DM gelişti. Hastaların ilk başvuruda ölçülen NIHSS, FM ve FIM değerleri ile belirlenen inme şiddeti normoglisemik hastalarda, geçici hiperglisemik ve diyabetik hastalara oranla daha düşük tespit edildi (p0.05). Her üç grup da inmenin üçüncü ayında anlamlı derecede iyileşme gösterdi (p
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".