Predicting risk factors of working aged hemorrhagic stroke patients in a tertiary teaching hospital in Chiang Mai
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is the third leading cause of morbidity and mortality in Thailand accounting for a significant and increasing share of hospital costs. The purpose of this project is to study the epidemiology of the prevalence and its predicting factors of working aged hemorrhagic stroke (HS) patients admitted at a tertiary teaching hospital in Chiang Mai, Thailand. We conducted a five-year retrospective descriptive study. The subjects in this study were patients diagnosed with HS, between 15-59 years of age, and admitted to a tertiary teaching hospital in Chiang Mai, Thailand from January 2009 to December 2013. A total of 404 working aged adults who had HS were admitted to the hospital during this review period; 60.9% males and 39.1% females. Nearly 70% of patients were between 46-59 years of age (M = 47.5, SD = 9.8). Of the patients admitted to the hospital, 76.7% were transferred there from other hospitals. Intracerebral hemorrhage was present in 59.7% of patients. Severe HS occurred in 35.9% of the patients with a Glasgow Coma Score from 3-8. Approximately 69% of the working aged HS patients required surgery. The top five identified risk factors for HS were hypertension (83.4%), hyperlipidemia (38.9%), alcohol consumption (21.5%), smoking (15.3 %), and drug non-adherence (14.9%). We found significantly associated risk factors in working-aged HS by multivariate analysis among male gender (p < .001), drug non-adherence (p = .047), and hypertension (p = .048). Raising awareness to reduce risk behavior and health promotion in the community are the keynotes for health care providers in working-aged HS prevention.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».