Impact of Living and Socioeconomic Characteristics on Cardiovascular Risk in Ischemic Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to stratify the risk of vascular event recurrence in patients with cerebral infarction according to living and socioeconomic characteristics and geographic region. METHOD: The Outcomes in Patients with TIA and Cerebrovascular Disease (OPTIC) study is an international prospective study of patients aged 45 years or older who required secondary prevention of stroke [following either an acute transient ischemic attack, minor ischemic strokes, or recent (less than six-months previous), stable, first-ever, nondisabling ischemic stroke]. A total 3635 patients from 245 centers in 17 countries in four regions (Latin America, Middle East, North Africa, South Africa) were enrolled between 2007 and 2008. The outcome measure was the two-year rate of a composite of major vascular events (vascular death, myocardial infarction and stroke). RESULTS: During the two-year follow-up period, 516 patients experienced at least one major cardiovascular event, resulting in an event rate of 15·6% (95% confidence interval 14·4-16·9%). Event rates varied across geographical region (P < 0·001), ranging from 13·0% in Latin America to 20·7% in North Africa. Unemployment status, living in a rural area, not living in fully serviced accommodation (i.e., house or apartment with its own electricity, toilet and water supply), no health insurance coverage, and low educational level (less than two-years of schooling) were predictors of major vascular events. Major vascular event rates steeply increased with the number of low-quality living/socioeconomic conditions (from 13·4% to 47·9%, adjusted P value for trend <0·001). CONCLUSION: Vascular risk in stroke patients in low- and middle-income countries varies not only with the number of arterial beds involved but also with socioeconomic variables.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».