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Enregistrement W1586425004 · doi:10.1161/str.45.suppl_1.tp321

Abstract T P321: Perinatal Stroke in the Canadian Cerebral Palsy Registry: Disease-Controlled Risk Factor Analysis

2014· article· en· W1586425004 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth Williams, Maryam Oskoui, Lynn Dagenais, Michael Shevell, Adam Kirton

Notice bibliographique

RevueStroke · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Odds ratioRisk factorCerebral palsyPediatric strokeUnivariate analysisPopulationPediatricsPhysical therapyLogistic regressionMultivariate analysisInternal medicineIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Perinatal stroke causes most hemiparetic cerebral palsy (CP). Pathophysiology is usually idiopathic with few case-control risk factor studies. Comparisons to related disease states have not been done in perinatal stroke and may provide unique insight. The Canadian CP registry (CCPR) is multi-regional and population-based with imaging results and >70 risk factor variables. We hypothesized that CCPR perinatal stroke could be defined with distinct risk factor profiles within CP populations. Methods: The CCPR enrolls children with CP across 13 Canadian centres. Systematic chart reviews and parental interviews acquire standardized data on >150 variables including risk factors and imaging. Data current to June 2013 was extracted (RedCAP) and analyzed (SPSS). Imaging reports for hemiparetic CP cases were classified as: (1) definitive stroke, (2) probable stroke, (3) not stroke (alternate diagnosis), or (4) inconclusive. Risk factor variables were compared between definitive stroke and two disease control groups: (1) hemiparetic CP, not stroke and (2) all other CP. Univariate analysis (Chi-Square, t-test) informed multivariate logistic regression (associations expressed as odds ratios, 95% confidence intervals). Results: At extraction, 1168 children were enrolled (57% male, median 42±23mos). Hemiparetic was the single most common CP phenotype (323, 28%). Definitive perinatal stroke was common (158, 49%) compared to definitively not stroke (109, 34%). Strokes were arterial (103, 66.6%) or venous (52,33.3%). Comparing stroke to non-stroke hemiparetic CP found seven univariate associations but none persisted on multivariate analysis. Comparing stroke to other CP types, the following factors were independently associated with stroke: preeclampsia (2.35;1.11-4.95;p=0.025), prematurity (0.165;0.093-0.293; p<0.001), maternal drug use (5.03;2.05-12.35;p<0.0001) and possibly male gender (1.47;0.997-2.19;p=0.058). Conclusions: Perinatal stroke can be examined within CP registries. Disease-specific risk factors may include previously (male gender) or inconsistently (preeclampsia) reported associations and novel factors (maternal drugs). Disease-controlled approaches may inform perinatal stroke pathogenesis.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,012
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
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