Abstract TP207: Baseline Characteristics And Functional Outcomes Of Pontine And Non-pontine Infarcts: On Behalf Of The Secondary Prevention Of Small Subcortical Strokes (SPS3) Investigators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pontine stroke accounts for 7% of ischemic infarcts and 25% are due to cerebral small vessel disease (CVSD). Risk factors and functional outcomes distinguishing pontine from non-pontine small vessel infarcts are not well-defined. METHODS: Data are from the Secondary Prevention of Small Subcortical Strokes (SPS3) trial. Patients have MRI-proven small vessel infarcts. The analysis compared baseline characteristics, clinical features and functional outcomes of participants with pontine and non-pontine infarcts. RESULTS: Of 2871 participants, 634 (22%) had pontine infarcts. Pontine patients were more often male (69% vs 61%, p=0.0009), with history of hypertension (82% vs 73%, p<0.0001) and diabetes (45% vs 34%, p<0.0001). More Hispanics (38% vs 28%), Blacks (20% vs 15%), and fewer Whites (40% vs 54%, p<0.0001) had pontine infarcts. Pontine participants were more likely to have no white matter abnormalities (WMA) on MRI (13% vs 2%, p<0.0001). There was no difference in mean age (64 vs 63), presence of multiple infarcts (39% vs 40%), or rates of intra- (18% vs 16%) or extracranial (2% vs 3%) stenosis. Pontine infarcts had worse functional outcomes (mRS≤2 29% vs 23%, p<0.0001) and higher rates of MI on followup (1.1%/yr vs 0.5%, HR 2.2(1.3-3.7)). There was no significant difference for rates of stroke (2.5%/yr vs 2.6%) or all-cause mortality (2.2%/yr vs 1.6%) on followup. In a multivariable logistic regression model, significant differences persisted for gender (OR 1.4(1.1-1.8)), history of hypertension (1.6(1.2-2.1)) and diabetes (1.4(1.1-1.8)), white vs. black race (0.5(0.4-0.7)), and degree of WMA (moderate vs mild 0.6(0.5-0.9); severe vs mild 0.5(0.4-0.7)). CONCLUSIONS: Participants with pontine infarcts had distinct baseline characteristics from those with non-pontine infarcts. These differences suggest that a stroke mechanism distinct from conventional CVSD may be responsible for a majority of pontine infarcts and may help to target future therapeutic strategies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».