Five-Year Recurrence Rate and the Predictors Following Stroke in the Mashhad Stroke Incidence Study: A Population-Based Cohort Study of Stroke in the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the risk of recurrent stroke in low- and middle-income countries. This study was designed to identify the long-term risk of stroke recurrence and its associated factors. METHODS: From November 21, 2006 for a period of 1 year, 624 patients with first-ever stroke (FES) were registered from the residents of 3 neighborhoods in Mashhad, Iran. Patients were followed up for the next 5 years after the index event for any stroke recurrence or death. We used competing risk analysis and cause-specific Cox proportional hazard models to estimate the cumulative incidence of stroke recurrence and its associated variables. RESULTS: The cumulative incidence of stroke recurrence was 14.5% by the end of 5 years, with the largest rate during the first year after FES (5.6%). Only advanced age (adjusted hazard ratio [HR] 1.02; 95% CI 1.01-1.04) and severe stroke (National Institutes of Health Stroke Scale score >20; HR 2.23; 95% CI 1.05-4.74) were independently associated with an increased risk of 5-year recurrence. Case fatality at 30 days after first recurrent stroke was 43.2%, which was significantly greater than the case fatality at 30 days after FES of 24.7% (p = 0.001). CONCLUSION: A substantial number of our patients either died or had stroke recurrences during the study period. Advanced age and the severity of the index stroke significantly increased the risk of recurrence. This is an important finding for health policy makers and for designing preventive strategies in people surviving their stroke.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».