Epidemiology of Intracranial and Extracranial Large Artery Stenosis in a Population-Based Study of Stroke in the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intracranial large-artery disease (LAD) is a predominant vascular lesion found in patients with stroke of Asian, African, and Hispanic origin, whereas extracranial LAD is more prevalent among Caucasians. These patterns are not well-established in the Middle East. We aimed to characterize the incidence, risk factors, and long-term outcome of LAD strokes in a Middle-Eastern population. METHODS: The Mashhad Stroke Incidence Study is a community-based study that prospectively ascertained all cases of stroke among the 450,229 inhabitants of Mashhad, Iran between 2006 and 2007. Ischemic strokes were classified according to the TOAST criteria. Duplex-ultrasonography (98.6%), MR-angiography (8.3%), CT-angiography (11%), and digital-subtraction angiography (9.7%) were performed to identify involvements. Vessels were considered stenotic when the lumen was occluded by >50%. RESULTS: We identified 72 cases (15.99 per 100,000) of incident LAD strokes (mean age 67.6 ± 11.7). Overall, 77% had extracranial LAD (58% male, mean age 69.8 ± 10.3; 50 [89%] carotid vs. 6 [11%] vertebral artery), and the remaining 23% (56% male, mean age 60.2 ± 13.4; 69% anterior-circulation stenosis) had intracranial LAD strokes. We were unable to detect differences in case-fatality between extracranial (1-year: 28.6%; 5-year: 59.8%) and intracranial diseases (1-year: 18.8%; 5-year: 36.8%; log-rank; p = 0.1). CONCLUSION: Extracranial carotid stenosis represents the majority of LAD strokes in this population. Thus, public health strategies may best be developed in such a way that they are targeted toward the risk factors that contribute to extracranial stenosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».