Recurrent Events in Transient Ischemic Attack and Minor Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The risk of a recurrent stroke after transient ischemic attack (TIA) or minor stroke is high. Clinical trials are needed to assess acute treatment options in these patients. We sought to evaluate the type of recurrent events and to identify which subsets of patients are at risk for recurrent events. METHODS: One hundred and eighty patients with TIA or minor stroke were examined within 12 hours and underwent brain MRI within 24 hours. Any neurological deterioration was recorded, and a combination of clinical and MRI factors were used to create a combined event classification. Subgroups of patients analyzed included classical TIA, patients with NIHSS=0, and patients with NIHSS >0 in ED. RESULTS: Overall there were 38 events in 36 patients (20% event rate); 20 were symptomatic and 18 were silent (only evident because of the follow up MRI). 18/20 (90%) symptomatic events were associated with progression of presenting symptoms, compared to 2/20 (10%) with a clear recurrent stroke distinct from the original event. We found a low risk of recurrent stroke among classical definition TIA patients (1.1%). Patients with an NIHSS=0 in the ED, had an intermediate event rate (6.6%) between TIA (classical - 1.1%) and NIHSS >0 (14.4%; chi(2) test for trend, P=0.02). All clinical categories of patient (TIA, stroke, NIHSS=0) accumulated silent lesions on MRI. CONCLUSIONS: Most events were classified as stroke progression or infarct growth rather than a recurrent stroke. A low risk of recurrence was found in patients with classical TIA and those with no neurological deficits on initial assessment.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».