Stroke Outcome in Clinical Trial Patients Deriving From Different Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Stroke incidence and outcome vary widely within and across geographical locations. We examined whether differences in index stroke severity, stroke risk factors, mortality, and stroke outcome across geographical locations remain after adjusting for case mix. METHODS: We analyzed 3284 patients from the Virtual International Stroke Trials Archive (VISTA). We used logistic regression to examine the incidence of mild index stroke, functional, and neurological outcomes after accounting for age, medical history, year of trial recruitment, and initial stroke severity in the functional and neurological outcome analyses. We examined mortality between geographical regions using a Cox proportional hazards model, accounting for age, initial stroke severity, medical history, and year of trial recruitment. RESULTS: Patients enrolled in the USA and Canada had the most severe index strokes. Those recruited in Austria and Switzerland had the best functional and neurological outcomes at 90 days (P<0.05), whereas those enrolled in Germany had the worst functional outcome at 90 days (P=0.013). Patients enrolled in Austria, Switzerland, Belgium, Netherlands, Finland, Germany, Greece, Israel, Spain, and Portugal had a significantly better survival rate when compared with those enrolled in USA and Canada. Patients enrolled in trials after 1998 had more severe index strokes, with no significant difference in outcome compared with those enrolled before 1998. CONCLUSIONS: We identified regional variations in index stroke severity, outcome, and mortality for patients enrolled in ischemic stroke clinical trials over the past 13 years that were not fully explained by case mix. Index stroke severity was greater in patients enrolled after 1998, with no significant improvement in outcomes compared to those enrolled before 1998.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».