Abstract T P319: Patient Characteristics and Outcomes in Pregnancy-Related Intracerebral Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mortality rates as high as 20% have been reported for pregnant patients with intracerebral hemorrhage (ICH). The aim of this study is to describe the risk factors, management and outcomes of pregnant compared to non-pregnant patients with ICH in the Get With The Guidelines (GWTG) Stroke Registry. Methods: Using medical history or ICD-9 codes, we identified 178 pregnant and 4817 non-pregnant female patients aged 18-44 with ICH in GWTG from 2008-2013. Differences in patient and care characteristics were compared by Chi-square tests for categorical variables and Wilcoxon Rank-Sum tests for continuous variables. Stratified logistic regression assessed the effect of pregnancy on outcomes conditional on age and adjusted for patient and hospital characteristics. Results: Pregnant ICH patients were younger, had fewer preexisting stroke risk factors and used fewer associated medications. Median initial blood pressures, initial neurologic exam findings and measures of guideline-based care were similar between groups (Table). Stroke onset did not occur in a healthcare setting for >85% of all patients, but pregnant patients took longer to arrive (median 268 vs. 186 min), used EMS less often (29% vs. 39%) and went to larger hospitals with higher annual ICH admissions than non-pregnant patients. Risk adjusted odds of in-hospital death in pregnant women were about half that of non-pregnant women (aOR 0.57, 95% CI 0.34-0.94), but length of stay >6 days (aOR 1.39, 95% CI 0.86-2.27), independent ambulation at discharge (aOR 1.12, 95% CI 0.81-1.54) and discharge to home (aOR 1.10, 95% CI 0.81-1.51) outcomes were similar. Conclusions: Pregnant women with ICH are younger and healthier than their non-pregnant counterparts but have similar presenting symptoms. Despite later arrival times, in-hospital mortality is lower, suggesting differences in underlying disease pathophysiology.
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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) | 0,000 | 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 ».