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Enregistrement W2748038683 · doi:10.1161/str.43.suppl_1.a2733

Abstract 2733: The Comparative Importance of `Shared' Risk Factors for Ischemic Stroke and Intracerebral Hemorrhage in Patients with Atrial Fibrillation

2012· article· en· W2748038683 sur OpenAlexaffabout
Emer R. McGrath, Moira K. Kapral, Jiming Fang, Martin O’Donnell

Notice bibliographique

RevueStroke · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineIntracerebral hemorrhageDiabetes mellitusCardiologyRisk factorAntithromboticSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Optimal prescribing of oral anticoagulants, for the prevention of stroke in patients with atrial fibrillation, requires clinicians to estimate the competing risk of ischemic stroke and intracerebral hemorrhage (ICH). However, a number of risk factors increase the risk of both ischemic stroke and ICH (e.g. age, hypertension and chronic renal disease), and it is unclear how these ‘shared’ risk factors should influence decisions on antithrombotic therapy. Objective: To determine the comparative importance of risk factors for ischemic stroke and ICH in patients with atrial fibrillation, focusing primarily on risk factors included in the CHA2DS2VASC (risk of ischemic stroke) and HAS-BLED (risk of major bleeding) scores. Methods: Prospective registry of 3,197 patients admitted with acute ischemic stroke or ICH and atrial fibrillation included in the Registry of the Canadian Stroke Network (Jul 03-Mar 08; 11 Regional Stroke Centers in Ontario, Canada). Multivariable analysis was used to determine the association between baseline risk factors (age, sex, history of hypertension, previous stroke or transient ischemic attack, history of congestive heart failure, history of vascular disease, hepatic impairment, current alcohol intake, history of diabetes mellitus, history of gastro-intestinal bleeding, renal impairment, admission INR and antiplatelet therapy) and risk of ischemic stroke versus ICH. Results: Of 3,197 patients with atrial fibrillation and acute stroke, 2,806 (87.8%) presented with an ischemic stroke and 391 (12.2%) presented with an ICH. Of the ‘shared’ risk factors, age (OR 1.17; 95% CI 1.04-1.31 per decade) and previous history of stroke (OR 1.40; 95% CI 1.09-1.81) were associated with an increased risk of ischemic stroke relative to ICH, while a history of hypertension (OR 0.90; 95% CI 0.69-1.18) and renal impairment (OR 1.29; 0.96-1.72) were not associated with either stroke subtype, on multivariable analyses. Of the ‘non-shared’ risk factors, alcohol consumption of <2 units/day vs. no consumption (OR 1.61; 95% CI 1.24-2.09), female sex (OR 1.53; 95% CI 1.20-1.96) and a history of vascular disease (OR 1.73; 95% CI 1.30- 2.30) were associated with an increased risk of ischemic stroke relative to ICH. Elevated INR at the time of admission was a significant predictor of ICH, relative to ischemic stroke. Conclusion: None of the ‘shared’ risk factors were stronger predictors of ICH compared to ischemic stroke, which has obvious implications for clinical practice. In particular, older age was more strongly associated with ischemic stroke than ICH in patients with atrial fibrillation, and therefore, should be considered as a factor favoring a decision to commence anticoagulant therapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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