Cervical Artery Dissections in the Vancouver General Hospital (VGH) Stroke Database: A common stroke mechanism? (P5.161)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cervical Artery Dissection (CAD) is a relatively rare mechanism of ischemic stroke. Various hospital-based and population-based registries report incidence rates between 1.0-3.0 per 100,000 per year. Objective: To evaluate demographic features, characteristics, presentation and discharge outcome in all cervical artery dissection patients registered in the VGH stroke database. Design/Methods: A database of all patients referred to the VGH stroke service was launched in January 2014. All patients diagnosed with arterial dissection from January 1 through June 30, 2014 were included in this preliminary analysis. Demographic features, radiographic findings, management and discharge disposition were recorded. Descriptive statistics were used to summarize findings. Results: Over a 6 month period, 675 patients were referred from the emergency room and inpatient wards for stroke consultation. Among the 438 patients with TIA/Ischemic stroke, 26 were identified to have CAD (5.9[percnt], mean age 49.1 ± 15.1 years, 54[percnt] female). This included 13 patients with internal carotid artery (ICA) dissection (1 bilateral ICA) and 12 patients with vertebral artery dissection (4 bilateral vertebral arteries). One patient presented with both ICA and vertebral artery dissections. Only 1 patient was found to have an intracranial dissection. Acutely, 4 patients were treated with IV tPA. Following discharge, most were treated with either dual antiplatelets (38.5[percnt]) or aspirin alone (34.6[percnt]). The majority of patients were discharged home (73.1[percnt]) or to a rehabilitation facility (15.4[percnt]). Conclusion: In this preliminary review, we have identified 26 patients with CAD in the first 6 months of our database collection. Although these results are from a single centre, this incidence of cervical artery dissection is much higher than expected. This analysis is ongoing and we will assess race-ethnicity, presenting features and preceding history of trauma and infection.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».