Abstract WP193: Secular Trends in Ischemic Stroke Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the past it was thought that ~ 20-25% of ischemic strokes were cardioembolic, ~ 20% from large artery disease and ~ 20% from small vessel disease. With the aging of the population, and with increasing prevalence of therapy for hypertension and hyperlipidemia, it might be expected that stroke subtypes would be changing over time. Purpose and Methods: We studied the change over time of ischemic stroke subtypes from 2000-2012, among 2300 patients referred to the Urgent TIA Clinic at University Hospital, London, Canada. We divided the patients into 3 eras that were approximately equal in numbers: Era 1 (2000-2004), Era 2 (2005-2007) and Era 3 (since 2008). Ischemic stroke subtypes were defined by clinical and imaging criteria into evident, probable and possible causes. Results: Mean age + SD was 63.39 + 17.47 years; 50% were women, 17.7% were diabetic, 19.6% current smokers. The proportion of patients with known atrial fibrillation increased from 4.2% in Era 1 to 6.6% in Era 2, to 9.6% in Era 3 (p-0.001). Among patients thought to have cardioembolic stroke, atrial fibrillation accounted for 95.8% in Era 1, 93.4% in Era 2 and 90.4% in Era 3 (p=0.001). Among patients whose stroke subtype was regarded as evident or probable (n=1699), stroke subtypes changed over time, as shown in Table 1: Similar trends were observed If all patients (evident, probable, possible) were included. Stroke subtypes have changed significantly since 2000 (Chi-Square 2p=0.0001), with a marked increase in cardioembolic stroke, and a decline in large artery stroke. Conclusion: In recent years, the proportion of patients with cardioembolic stroke has increased significantly. This has important implications for treatment to reduce the risk of recurrent stroke
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».