Mortality After Pediatric Arterial Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cerebrovascular disease is among the top 10 causes of death in US children, but risk factors for mortality are poorly understood. Within an international registry, we identify predictors of in-hospital mortality after pediatric arterial ischemic stroke (AIS). METHODS: Neonates (0–28 days) and children (29 days–<19 years) with AIS were enrolled from January 2003 to July 2014 in a multinational stroke registry. Death during hospitalization and cause of death were ascertained from medical records. Logistic regression was used to analyze associations between risk factors and in-hospital mortality. RESULTS: Fourteen of 915 neonates (1.5%) and 70 of 2273 children (3.1%) died during hospitalization. Of 48 cases with reported causes of death, 31 (64.6%) were stroke-related, with remaining deaths attributed to medical disease. In multivariable analysis, congenital heart disease (odds ratio [OR]: 3.88; 95% confidence interval [CI]: 1.23–12.29; P = .021), posterior plus anterior circulation stroke (OR: 5.36; 95% CI: 1.70–16.85; P = .004), and stroke presentation without seizures (OR: 3.95; 95% CI: 1.26–12.37; P = .019) were associated with in-hospital mortality for neonates. Hispanic ethnicity (OR: 3.12; 95% CI: 1.56–6.24; P = .001), congenital heart disease (OR: 3.14; 95% CI: 1.75–5.61; P < .001), and posterior plus anterior circulation stroke (OR: 2.71; 95% CI: 1.40–5.25; P = .003) were associated with in-hospital mortality for children. CONCLUSIONS: In-hospital mortality occurred in 2.6% of pediatric AIS cases. Most deaths were attributable to stroke. Risk factors for in-hospital mortality included congenital heart disease and posterior plus anterior circulation stroke. Presentation without seizures and Hispanic ethnicity were also associated with mortality for neonates and children, respectively. Awareness and study of risk factors for mortality represent opportunities to increase survival.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».