Stroke recurrence among South Asians with diabetes in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background South Asians have more vascular risk factors, earlier cardiovascular disease onset, and higher stroke mortality than non-South Asians. However, ethnic differences in long-term outcomes post-stroke in diabetics are unclear. Aims We compared cardiovascular outcome risk after first ischemic stroke between South Asian and non-South Asian diabetics. Methods Using population-based health care databases in Ontario, Canada, we selected all patients with diabetes hospitalized with first ischemic stroke between 1 April 2002 and 31 March 2012, and assigned South Asian versus non-South Asian ethnicity using a validated surname algorithm. Kaplan-Meier survival analysis estimated survival functions, and competing risk models estimated hazards of death, stroke, and myocardial infarction. The primary predictor was ethnicity, and models were adjusted for demographics and vascular risk factors. Sensitivity analysis including adjustment for medication use was performed in those aged ≥65 years. Results There were 25,495 diabetics with first ischemic stroke; 840 were South Asian. South Asians were younger, more often male, had lower income, and had shorter Ontario residency compared to non-South Asians. South Asians had higher incidence and cumulative risk of recurrent stroke. In fully adjusted competing risk models, recurrent stroke rate was increased among South Asians compared to non-South Asians (HR 1.17 [95% CI 1.00-1.38]) in the whole cohort and in those aged ≥65 years, both with adjustment for medication use (HR 1.23 [1.01-1.50]) and without (1.27 [1.04-1.54]). Conclusions In this large population-based study, South Asian diabetic stroke patients had higher recurrent stroke rates compared to non-South Asians, despite a younger age profile. Further research is needed to reduce stroke burden in South Asians.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».