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Enregistrement W2792599811 · doi:10.1177/1747493017751931

Clinical significance of cerebral microbleeds on MRI: A comprehensive meta-analysis of risk of intracerebral hemorrhage, ischemic stroke, mortality, and dementia in cohort studies (v1)

2018· review· en· W2792599811 sur OpenAlexaff
Andreas Charidimou, Sara Shams, José R. Romero, Jie Ding, Roland Veltkamp, Solveig Horstmann, Gudny Eiriksdottir, Mark A. van Buchem, Vilmundur Guðnason, Jayandra J. Himali, M. Edip Gurol, Anand Viswanathan, Toshio Imaizumi, Meike W. Vernooij, Sudha Seshadri, Steven M. Greenberg, Oscar Benavente, Lenore J. Launer, Ashkan Shoamanesh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteVancouver Hospital and Health Sciences CentreUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineIntracerebral hemorrhageStroke (engine)Hazard ratioInternal medicineDementiaOdds ratioPopulationProportional hazards modelCohort studyCohortCardiologyConfidence intervalSubarachnoid hemorrhageDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cerebral microbleeds can confer a high risk of intracerebral hemorrhage, ischemic stroke, death and dementia, but estimated risks remain imprecise and often conflicting. We investigated the association between cerebral microbleeds presence and these outcomes in a large meta-analysis of all published cohorts including: ischemic stroke/TIA, memory clinic, "high risk" elderly populations, and healthy individuals in population-based studies. Methods Cohorts (with > 100 participants) that assessed cerebral microbleeds presence on MRI, with subsequent follow-up (≥3 months) were identified. The association between cerebral microbleeds and each of the outcomes (ischemic stroke, intracerebral hemorrhage, death, and dementia) was quantified using random effects models of (a) unadjusted crude odds ratios and (b) covariate-adjusted hazard rations. Results We identified 31 cohorts ( n = 20,368): 19 ischemic stroke/TIA ( n = 7672), 4 memory clinic ( n = 1957), 3 high risk elderly ( n = 1458) and 5 population-based cohorts ( n = 11,722). Cerebral microbleeds were associated with an increased risk of ischemic stroke (OR: 2.14; 95% CI: 1.58-2.89 and adj-HR: 2.09; 95% CI: 1.71-2.57), but the relative increase in future intracerebral hemorrhage risk was greater (OR: 4.65; 95% CI: 2.68-8.08 and adj-HR: 3.93; 95% CI: 2.71-5.69). Cerebral microbleeds were an independent predictor of all-cause mortality (adj-HR: 1.36; 95% CI: 1.24-1.48). In three population-based studies, cerebral microbleeds were independently associated with incident dementia (adj-HR: 1.35; 95% CI: 1.00-1.82). Results were overall consistent in analyses stratified by different populations, but with different degrees of heterogeneity. Conclusions Our meta-analysis shows that cerebral microbleeds predict an increased risk of stroke, death, and dementia and provides up-to-date effect sizes across different clinical settings. These pooled estimates can inform clinical decisions and trials, further supporting cerebral microbleeds role as biomarkers of underlying subclinical brain pathology in research and clinical settings.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,043
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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