Stroke profile and outcome between urban and rural regions of Northwest India: Data from Ludhiana population-based stroke registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle