What Causes Disability After Transient Ischemic Attack and Minor Stroke?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Minor stroke and transient ischemic attack portend a significant risk of disability. Three possible mechanisms for this include disability not captured by the National Institutes of Health Stroke Scale, symptom progression, or recurrent stroke. We sought to assess the relative impact of these mechanisms on disability in a population of patients with transient ischemic attack and minor stroke. METHODS: Five hundred ten consecutive minor stroke (National Institutes of Health Stroke Scale<4) or patients with transient ischemic attack who were previously not disabled and had a CT/CT angiography completed within 24 hours of symptom onset were prospectively enrolled. Disability was assessed at 90 days using the modified Rankin Scale. Predictors of disability (modified Rankin Scale≥2) and the relative impact of the initial event versus recurrent events were assessed. RESULTS: Seventy-four of 499 (15%; 95% CI, 12%-18%) patients had a disabled outcome. Baseline factors predicting disability were: age≥60 years, diabetes mellitus, premorbid modified Rankin Scale 1, ongoing symptoms, baseline National Institutes of Health Stroke Scale, CT/CT angiography-positive metric, and diffusion-weighted imaging positivity. In the multivariable analysis ongoing symptoms (OR, 2.4; 95% CI, 1.3-4.4; P=0.004), diabetes mellitus (OR, 2.3; 95% CI, 1.2-4.3; P=0.009), female sex (OR, 1.8; 95% CI, 1.1-3; P=0.025), and CT/CT angiography-positive metric (OR, 2.4; 95% CI, 1.4-4; P=0.001) predicted disability. Of the 463 patients who did not have a recurrent event, 55 were disabled (12%). By contrast 19 of 36 (53%) patients were disabled after a recurrent event (risk ratio, 4.4; 95% CI, 3-6.6; P<0.0001). CONCLUSIONS: We found that a substantial proportion of patients with transient ischemic attack and minor stroke become disabled. In terms of absolute numbers, most patients have disability as a result of their presenting event; however, recurrent events have the largest relative impact on outcome.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».