Abstract TMP54: Seasonal Patterns of Ischemic Stroke in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Seasonal variation in stroke occurrence and outcomes has been reported in small populational studies but the significance of a seasonal effect is uncertain. The important patient and climate variables underlying this phenomenon have not yet been identified. Methods: Using Get With The Guidelines-Stroke data from 2011 to 2015, we studied 457,638 consecutive ischemic stroke patients at 896 sites. We calculated the relative prevalence of acute stroke admissions in each season. Baseline characteristics and discharge outcomes were compared across seasons and the effects of season, climate region (as defined by the National Climatic Data Center), and climate variables on outcomes were analyzed using logistic regression. In secondary analyses, odds ratios were calculated for various outcomes. Results: Among all cases of ischemic stroke, there was significant difference in the frequency distributions of cases across seasons (p<.0001), with the highest percentage of strokes occurring in winter (25.5%). Across seasons, winter patients had the highest percentage of atrial fibrillation (17.7%), longest median time to arrival (202 minutes), highest in-hospital mortality (4.4%), and most discharge mRS scores > 3 (43.7%). P<.0001 for all the above. Higher precipitation and temperature were associated with reduced mortality independent of climate region or season (OR .93, CI .89-.97, p=.0005 and OR .97, CI .97-.98, p<.0001, respectively). Odds ratios for in-hospital mortality are summarized in the accompanying table. Conclusions: More patients presented with acute ischemic stroke in winter relative to other seasons, accompanied by trends toward poorer outcomes. Although an association with mortality was seen for winter in our unadjusted analysis, confounding variables likely exist. Precipitation and temperature were independently associated with stroke mortality.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».