Risk Factors and Presentations of Periventricular Venous Infarction vs Arterial Presumed Perinatal Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether clinical presentations and risk factor profiles differ between periventricular venous infarction (PVI) and arterial presumed perinatal ischemic stroke (APPIS). DESIGN: Retrospective cohort study. PARTICIPANTS: A total of 59 children with presumed perinatal ischemic stroke (PPIS) from the SickKids Children's Stroke Program who were carried to term (63% boys). SETTING: Single tertiary care center subspecialty program. INTERVENTIONS: Participants had validated magnetic resonance imaging classification to define PVI and APPIS subgroups. MAIN OUTCOME MEASURES: Clinical presentations, times to parental and physician concern, age at diagnosis, and standardized risk factor evaluations including maternal, fetal, obstetrical, neonatal, and prothrombotic variables. Patients with PVI and APPIS were compared using chi(2) or Fisher exact tests and Wilcoxon rank sum or Mann-Whitney U tests. RESULTS: A total of 12 children (20%) had PVI and 47 (80%) had APPIS. Median parental concern was 5 months, with delays to physician concern (7 months) and diagnosis (12 months). Delays were longer in PVI cases compared with APPIS (P = .002). Most presented with asymmetrical motor development but children with APPIS were more likely to present with seizures or nonmotor delays (P = .01). Children with APPIS were more likely to have acute perinatal risk factors (66% vs 17%; P = .002) including fetal distress, emergency caesarian section, or neonatal resuscitation. Cardiac evaluations were unremarkable. Prothrombotic abnormalities were common (44%) including protein S deficiency, lupus anticoagulant, and elevated factor IX but were comparable between APPIS and PVI subgroups. CONCLUSIONS: Diagnosis of PPIS is often delayed. The association of acute perinatal risk factors with APPIS compared with PVI supports distinct timing of these diseases. Prospective, case-control risk factor studies of PPIS subtypes are required to develop prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».