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Enregistrement W2791099148 · doi:10.1503/cmaj.170994

Risk of stroke in patients with dengue fever: a population-based cohort study

2018· article· en· W2791099148 sur OpenAlexvenueno aff
Hao-Ming Li, Ying-Kai Huang, Yuan‐Chih Su, Chia‐Hung Kao

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDengue feverStroke (engine)CohortPopulationMedicineDengue hemorrhagic feverCohort studyStroke riskMedical emergencyDengue virusVirologyEnvironmental healthInternal medicineIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stroke is a severe neurologic complication of dengue fever, described in only a few case reports. The incidence and risk factors for stroke in patients with dengue remain unclear. We conducted a population-based retrospective cohort study to investigate the risk of stroke in patients with dengue. METHODS: Using data from the Taiwan National Health Insurance Research Database, we included a total of 13 787 patients with dengue newly diagnosed between 2000 and 2012. The control cohort consisted of patients who did not have dengue, matched 1:1 by demographic characteristics and stroke-related comorbidities. We calculated the cumulative incidences and hazard ratios (HRs) of stroke in both cohorts using Kaplan-Meier curves and Cox proportional hazards regression. RESULTS: The overall incidence rate of stroke was 5.33 per 1000 person-years in the dengue cohort and 3.72 per 1000 person-years in the control cohort, with an adjusted HR of 1.16 (95% confidence interval [CI] 1.01-1.32). The risk of stroke among patients with dengue was highest in the first 2 months after diagnosis (25.53 per 1000 person-years, adjusted HR 2.49, 95% CI 1.48-4.18). INTERPRETATION: Dengue fever was associated with an increased risk of stroke in the first few months after diagnosis. The effect of dengue on stroke may be acute rather than chronic.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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