Age-Related Differences in Characteristics, Performance Measures, Treatment Trends, and Outcomes in Patients With Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior studies have suggested lower use of guideline-recommended therapy and worse poststroke outcomes in older patients. We sought to examine age-related differences in characteristics, performance measures, temporal trends, and early clinical outcomes for acute ischemic stroke in a large contemporary cohort. METHODS AND RESULTS: The relationships between age and clinical characteristics, performance measures, and in-hospital outcomes were analyzed in 502 036 ischemic stroke admissions from 1256 hospitals in the Get With the Guidelines-Stroke program from 2003 to 2009. Data were analyzed by age groups (<50, 50 to 59, 60 to 69, 70 to 79, 80 to 89, and >/=90 years) and with age as a continuous variable. Seven predefined performance measures and 2 summary measures were analyzed. Mean age of ischemic stroke patients was 71.0+/-14.6 years; 52.5% were women. Older patients were more likely to have a history of atrial fibrillation or hypertension and less likely to be black, Hispanic, or current/recent smokers. Although modest age-related differences in each individual performance measure were identified, there were substantial temporal improvements in performance measures from 2003 to 2009 in each age group, and many age-related treatment gaps were narrowed or eliminated over time. Older patients were less likely to be discharged home (adjusted odds ratio, 0.69; 95% confidence interval, 0.68 to 0.69) and more likely to die in hospital (adjusted odds ratio, 1.27; 95% confidence interval, 1.25 to 1.29) for each 10-year age increase. CONCLUSIONS: Older patients with ischemic stroke differ in clinical characteristics and experience higher in-hospital mortality than younger patients. Performance measure-based treatment rates improved substantially over time for ischemic stroke patients in all age groups, resulting in smaller age-related treatment gaps.
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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 ».