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Enregistrement W2301637255 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a3000

Abstract 3000: Epidemiology of Cerebrovascular Diseases Among Chinese with Diabetes Mellitus in Toronto: A Retrospective Ten Years Case-mix Study

2012· article· en· W2301637255 sur OpenAlexaffabout
Susy Lam, Joseph Chu

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Diabetes mellitusEpidemiologyNeurologyEtiologyOdds ratioOverweightIncidence (geometry)Internal medicineGuidelineRisk factorPediatricsObesityPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An article published in Neurology Asia(2006;11:13-18) by Chu etal provided essential data to investigate whether specific genetic or environmental differences exist within the diabetic-Chinese stroke community. Insight into distinctive epidemiologic and cerebrovascular patterns will bring forth effectively focused treatment and prevention. From that basis, we hypothesized: Chinese who had stroke-history within 15 years are more commonly diabetic than Europeans, and Chinese more frequently have small vessels disease (SVD) than Europeans. METHODS: Patients seen during 2001-2011 at the Toronto Queensway Professional Center Neurology clinic and at William Osler Health System, Brampton Site, were investigated. Chinese diabetic stroke patients were selected by last name and birth country; similarly diagnosed European patients were age-sex matched correspondingly. Risk factors were acknowledged if patients were given explicit medical treatments. Otherwise, guideline values were obtained from the WHO criteria. Data was collected through screening patient charts for the following: diabetic prevalence through screening stroke patients (122 Chinese, 880 European) excluding TIAs, subarachnoid and subdural haemorrhages; etiology and stroke type comparison in patients with DM (48 Chinese, 127 European); risk factors differences between Chinese and Europeans with DM. Odds ratios and unpaired two-sample t-testing were used to confirm significance. RESULTS: Significance confirmed (P<0.05): Chinese had higher DM and stroke incidence than Europeans (28.7% vs. 23.2%). Diabetic Chinese more frequently had SVD (51.1% vs. 44.1%), specifically lacunar stroke (47.9% vs. 36.4%). The co-morbidity of SVD risk factors of hypertension, hyperlipidemia and overweight were more frequent in Chinese (Table 1.0). Furthermore, SVD frequency dominated over large vessels disease (LVD) in the Chinese (Table 1.1). Table 1.0 - RISK FACTOR INCIDENCE Overweight HBP HPL Chinese, SVD 26.9% 53.8% 36.5% European, SVD 16.5% 33.1% 23.6% OR Chinese/Euro.1.86 2.36 1.86 Table 1.1 - STROKE TYPE AND RISK Overweight, SVD Overweight, LVD Hyperlipidemia, SVD Hyperlipidemia, LVD Hypertension, SVD Hypertension, LVD : Chinese 26.9% 7.7% 36.5% 15.0% 53.8% 25.0% OR SVD/LVD 4.42 3.26 3.50 European 16.5% 7.9% 23.6% 15.0% 33.1% 26.0% OR SVD/LVD 2.32 1.76 1.41 CONCLUSIONS: Chinese with stroke are more frequently diabetic than Europeans. Diabetic Chinese are especially susceptible to small vessels disease and certain stroke risk factors are more frequent compared to the Europeans. Risk factor prevalence and stroke types differ considerably between Chinese and Europeans within Toronto, which may imply that specific treatment strategies are required to target towards each population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
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