Accidentes vasculares cerebrales en la comarca de Osona: Factores de riesgo cardiovascular
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cerebrovascular disease (CVD) is the second cause of hospitalization in the order of frequency in our service, thus reflecting this pathologýs high incidence in our borough. This study analyzes clinical and biological characteristics, cardiovascular risk factors and actions taken in hospital discharge in the internal medicine department of a borough hospital (the reference hospital in Osona borough), as well as other characteristics of the hospitalized CVD patients from January 2001 to December 2001. METHOD: This study was performed by revising each patient's hospital discharge report. 277 patients were hospitalized for CVD. RESULTS: Biological and demographic characteristics, as well as cardiovascular risk factors analyzed (arterial hypertension, diabetes, smoking, or dyslipidemy) were similar to other series. Incidence of hemorrhagic and cardio-embolic CVD was slightly lower, taken into account that hemorrhagic episodes that needed neurosurgical intervention were transferred to a higher-level center with a department of neurosurgery. Age was neither a factor for bad prediction leading to bad sequels after the episode nor a cause of an increased mortality. This data differs from others series. CONCLUSION: Actions taken on discharge, on cardiovascular risk factors and on hygienic-dietetic recommendations were deficient. Average stay was higher when compared to average stay in specialized ictus units.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».