ETIOLOGIC OVERLAPS BASED ON THE BRAIN INFARCT TOPOGRAPHY
Notice bibliographique
Résumé
Background: Etiologic overlaps may occur in patients with ischemic stroke depending on the diagnostic investigations and classification criteria. Methods: Consecutive ischemic stroke patients admitted in Mackenzie hospital, Canada from August 2003 to August 2004 underwent a standard battery of diagnostic investigations by stroke neurologists. Stroke mechanism was defined based on the Toast criteria. Stroke topography subtypes were small and large artery territory infarcts. Results: A total of 302 stroke patients (159 female, 143 male) were registered. Small and large artery territory infarcts consisted 25.5% and 74.5% of our topography respectively. Etiologic overlaps were found in 17.5% of the patients. Cardiac source of embolism was significantly more frequent in patients with large artery territory infarcts (p= 0.002) but frequency difference of corresponing large artery atherosclerotic stenosis was not significant in these topographies (p= 0.378). Etiologic overlaps were more frequent in patients with small artery territory infarcts (p= 0.004). Conclusion: Etiologic overlaps are frequent and should be considered for optimal management of the ischemic stroke patients. Key words: Etiology, Mechanism, Overlap, Stroke, Coexistence
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».