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Enregistrement W2741598533 · doi:10.1177/2396987317724052

Stroke profile and outcome between urban and rural regions of Northwest India: Data from Ludhiana population-based stroke registry

2017· article· en· W2741598533 sur OpenAlexaff
Paramdeep Kaur, Shweta Jain Verma, Gagandeep Singh, Rajinder Bansal, Birinder Paul, Monika Singla, Shavinder Singh, Clarence Samuel, Meenakshi Sharma, Jeyaraj Pandian

Notice bibliographique

RevueEuropean Stroke Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesIndian Council of Medical Research
Mots-clésMedicineStroke (engine)PopulationRural areaRural populationDemographyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The objective of this study is to compare the clinical profile, risk factors, type and outcome of stroke patients in urban and rural areas of Punjab, India. METHODS: The primary data source was from the Ludhiana urban population-based stroke registry. The data of first-ever stroke patients with age ≥18 years were collected using WHO stepwise approach from all hospitals, general practitioners, physiotherapy and scan centres between 26 March 2011 and 25 March 2013. RESULTS: A total of 4989 patients were included and out of 4989 patients, 3469 (69%) were from urban areas. Haemorrhagic stroke was seen more in rural as compared to urban regions (urban 1104 (32%) versus rural 552 (36%); p = 0.01). There were significant differences seen in stroke risk factors; hypertension (urban 1923 (84%) versus rural 926 (89%); p = 0.001) and hyperlipidaemia (urban 397 (18%) versus rural 234 (23%); p = 0.001) between two groups. In the multivariable analysis the rural patients were more likely to be younger (age < 40 years) (OR: 1.82; 95% CI: 1.24-2.68; p = 0.002), Sikhs (OR: 2.57; 95% CI: 1.26-5.22; p = 0.009), farmers (OR: 9.41; 95% CI: 5.36-16.50; p < 0.001), housewives (OR: 2.71; 95% CI: 1.45-5.06; p = 0.002), and consumed alcohol (OR: 1.57; 95% CI: 1.19-2.06; p = 0.001) as compared to urban patients. In addition, use of imaging was higher in rural patients (OR: 1.99; 95% CI: 1.06-3.74; p = 0.03) as compared to urban patients. DISCUSSION AND CONCLUSION: In this large cohort of patients, rural and urban differences were seen in risk factors and type of stroke. Stroke prevention strategies need to take into consideration these factors including regional sociocultural practices.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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