Temporal trends in stroke incidence in South Asian, Chinese and white patients: A population based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about potential ethnic differences in stroke incidence. We compared incidence and time trends of ischemic stroke and primary intracerebral hemorrhage in South Asian, Chinese and white persons in a population-based study. METHODS: Population based census and administrative data analysis in the provinces of Ontario and British Columbia, Canada using validated ICD 9/ICD 10 coding for acute ischemic and hemorrhagic stroke (1997-2010). RESULTS: There were 3290 South Asians, 4444 Chinese and 160944 white patients with acute ischemic stroke and 535 South Asian, 1376 Chinese and 21842 white patients with intracerebral hemorrhage. South Asians were younger than whites at onset of stroke (70 vs. 74 years for ischemic and 67 vs. 71 years for hemorrhagic stroke). Age and sex adjusted ischemic stroke incidence in 2010 was 43% lower in Chinese and 63% lower in South Asian than in White patients. Age and sex adjusted intracerebral hemorrhage incidence was 18% higher in Chinese patients, and 66% lower in South Asian relative to white patients. Stroke incidence declined in all ethnic groups (relative reduction 69% in South Asians, 25% in Chinese, and 34% in white patients for ischemic stroke and for intracerebral hemorrhage, 79% for South Asians, 51% for Chinese and 30% in white patients). CONCLUSION: Although stroke rates declined across all ethnic groups, these rates differed significantly by ethnicity. Further study is needed to understand mechanisms underlying the higher ischemic stroke incidence in white patients and intracerebral hemorrhage in Chinese patients.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».