The Impact of a Stroke Prevention Clinic in Diagnosing Modifiable Risk Factors for Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the referral patterns of patients to a stroke prevention clinic (SPC) and to test the adequacy of prereferral diagnosis and management of modifiable risk factors for stroke. METHODS: We collected prospective data on consecutive patients referred to the SPC at University of Alberta Hospital in Edmonton, Alberta, Canada. Outcome measures included: alternate diagnoses to stroke or transient ischemic attack (TIA), uncontrolled or undiagnosed hypertension, hyperlipidemia and diabetes, therapies, and investigations leading to carotid endarterectomy. RESULTS: Two thousand and eleven patients were referred to SPC. Nearly 25% of the referrals originated from the emergency room and the rest from general physicians. Of the referrals, 68.7% were confirmed as TIA or stroke at the SPC. Among 1381 patients with TIA or stroke, 736 had history of hypertension. Uncontrolled hypertension was found in 265 patients (36.0% of those with hypertension: 95% CI: 32.5-39.5) while undiagnosed hypertension was found in 103 (15.9% of those without hypertension: 95%CI: 13.14-18.79). History of hyperlipidemia was present in 451 patients (32.6%) and 356 (78.9%: 95% CI: 75.2-82.69) of these patients were not at target for secondary prevention. Among 930 patients without history of hyperlipidemia, 739 (79.5%: 95% CI: 76.8-82.1) were diagnosed with hyperlipidemia through the SPC. Fasting blood glucose levels above 7.1 mmol/L in patients with and without history of diabetes were 221 (79.2%: 95% CI: 74.5-83.9) and 66 (6%: 95%CI: 4.6-7.4) respectively. CONCLUSIONS: Management of risk factors for stroke needs improvement. SPCs should consider actively managing the classical modifiable risk factors of stroke.
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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 | 0,006 | 0,042 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».