Association of atrial fibrillation with mortality and disability after ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We determined whether patient characteristics (age, sex, comorbidities), stroke severity, and quality of care explained a proportion of the association between atrial fibrillation (AF) and increased disability and mortality in patients with acute ischemic stroke. METHODS: The study included a prospective cohort of consecutive patients admitted with acute ischemic stroke included in the Registry of the Canadian Stroke Network (July 1, 2003 to March 31, 2008). Multivariable logistic regression analyses were used to determine the magnitude of association between AF and modified Rankin score 4-5 at discharge, 30-day mortality, and 1-year mortality. RESULTS: There were 10,528 patients admitted with acute ischemic stroke. AF was associated with an increased risk of severe disability and mortality, but the magnitude of association was substantially attenuated in the full multivariable models: modified Rankin score 4-5 at discharge (univariate odds ratio [OR] 1.74, 95% confidence interval [CI] 1.57-1.93; multivariable OR 1.19, 95% CI 1.03-1.36), 30-day mortality (univariate OR 2.52, 95% CI 2.25-2.84; multivariable OR 1.36, 95% CI 1.17-1.58), and 1-year mortality (univariate OR 2.41, 95% CI 2.19-2.66; multivariable OR 1.25, 95% CI 1.10-1.42). Older age and increased stroke severity explained most of the association between AF and poor stroke outcomes. We found no association between AF and poor stroke outcomes in patients receiving therapeutic preadmission oral anticoagulant therapy. CONCLUSIONS: Older age and increased stroke severity explain most of the association between AF and poorer outcomes after acute ischemic stroke. Nonuse of oral anticoagulant therapy represents the most important modifiable care gap to mitigate the association between AF and poor outcomes after ischemic stroke.
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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 ».