First-Ever Stroke and Transient Ischemic Attack Incidence and 30-Day Case-Fatality Rates in a Population-Based Study in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Epidemiological data about stroke are scarce in low- and middle-income Latin-American countries. We investigated annual incidence of first-ever stroke and transient ischemic attack (TIA) and 30-day case-fatality rates in a population-based setting in Tandil, Argentina. METHODS: We prospectively identified all first-ever stroke and TIA cases from overlapping sources between January 5, 2013, and April 30, 2015, in Tandil, Argentina. We calculated crude and standardized incidence rates. We estimated 30-day case-fatality rates. RESULTS: We identified 334 first-ever strokes and 108 TIAs. Age-standardized incidence rate per 100 000 for Segi's World population was 76.5 (95% confidence interval [CI], 67.8-85.9) for first-ever stroke and 25.1 (95% CI, 20.2-30.7) for first-ever TIA, 56.1 (95% CI, 48.8-64.2) for ischemic stroke, 13.5 (95% CI, 9.9-17.9) for intracerebral hemorrhage, and 4.9 (95% CI, 2.7-8.1) for subarachnoid hemorrhage. Stroke incidence was slightly higher for men (87.8; 95% CI, 74.6-102.6) than for women (73.2; 95% CI, 61.7-86.1) when standardized for the Argentinean population. Thirty-day case-fatality rate was 14.7% (95% CI, 10.8-19.5) for ischemic stroke, 24.1% (95% CI, 14.2-36.6) for intracerebral hemorrhage, and 1.9% (95% CI, 0.4-5.8) for TIA. CONCLUSIONS: This study provides the first prospective population-based stroke and TIA incidence and case-fatality estimate in Argentina. First-ever stroke incidence was lower than that reported in previous Latin-American studies, but first-ever TIA incidence was higher. Thirty-day case-fatality rates were similar to those of other population-based Latin-American studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».