Risk Factors of Stroke in Pakistan: A Dedicated Stroke Clinic Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondary prevention of cerebrovascular disease through dedicated stroke clinics has been shown to decrease recurrent vascular events in patients. However, there is limited literature describing such stroke clinic experiences from low and middle income countries. This study describes patient characteristics and observations made at the first systematized stroke clinic in Pakistan. METHODS: A retrospective audit of medical records of all patients presenting between September 2006 and August 2008 with a cerebrovascular event was conducted. Information about clinical presentation, modifiable risk factors and laboratory and radiological investigations was collected. Burden of disability was assessed using Modified Rankin score. Data was entered and analyzed using SPSS 14.0. RESULTS: 159 patients with a mean age of 57.0 +/- 13.9 years were included in this study and 34.6% of all patients were women. 108 patients were diagnosed with ischemic stroke (67.9%) while 34 patients presented with hemorrhagic stroke (21.4%) and 17 patients presented with transient ischemic attacks (10.7%). Hypertension was the most common modifiable risk factor seen in 78.0%, followed by diabetes in 40.3% and dyslipidemia in 31.5%. At presentation to clinic, only 26.0% patients with dyslipidemia and 64.5% patients with hypertension were on appropriate medications. CONCLUSION: A high prevalence of modifiable risk factors such as hypertension in stroke patients was observed and it presents an opportunity for conventional interventions in Pakistan. Systematized clinics for stroke and an algorithmic approach in primary care towards stroke may improve the implementation of evidence based secondary prevention strategies in developing countries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».