Gender Differences in Stroke Examined in a 10-Year Cohort of Patients Admitted to a Canadian Teaching Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Studies suggest that women with stroke are investigated less aggressively and receive tissue plasminogen activator less frequently than men. We tested whether gender differences in the investigation, treatment, and outcome of stroke are due to confounding factors. METHODS: Gender differences in the use of investigations, trial enrollment, treatment with intravenous tissue plasminogen activator, and in-hospital outcomes were examined in data from our prospective registry using multivariate analysis to adjust for age, prestroke functional status, stroke subtype and severity, and atrial fibrillation. RESULTS: Of 2725 consecutive hospitalized patients (1996 to 2006), 88% had ischemic stroke and 48% were women. Women were older (median age, 77 versus 70 years), had more severe strokes, and were less likely to be independent prestroke (78% versus 87%) compared with men (all P<0.001). The proportion of women, but not men, aged >or=80 years, increased significantly between 1996 to 1997 and 2005 to 2006. After adjustment for confounding, women were less likely to have infratentorial strokes (OR, 0.78; 95% CI, 0.62 to 0.97), be able to walk unaided on admission (OR, 0.69; 95% CI, 0.54 to 0.87), be treated with tissue plasminogen activator (OR, 0.51; 95% CI, 0.35 to 0.72), experience pneumonia (OR, 0.38; 95% CI, 0.26 to 0.55), achieve a discharge Barthel Index of >or=95 (OR, 0.75; 95% CI, 0.61 to 0.94, and were more likely to experience a urinary tract infection (OR, 2.06; 95% CI, 1.61 to 2.64). There was no gender difference in adjusted use of investigations. CONCLUSIONS: The majority of the gender differences in stroke were explained by confounding. More research is required to understand gender differences in stroke pathophysiology and the utilization of thrombolytic therapy.
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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 | 0,001 | 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 ».