Increased Risk of Traffic Injury After a Cerebrovascular Event
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose- We aimed to determine the long-term risks of a motor vehicle collision after a cerebrovascular event and whether the risks were similar after left- or right-hemispheric events. Methods- We used a population-based registry to identify patients diagnosed with a transient ischemic attack or stroke (hemorrhagic or ischemic) between 2003 and 2013 in Ontario, Canada. Hemispheric laterality was determined using radiological and clinical findings. We identified subsequent serious injuries involving the patient as a driver using linked administrative data. Secondary outcomes included serious injuries involving the patient as a pedestrian, as a passenger, or other traumatic events (fall, fracture, ankle sprain). We used proportional hazard models accounting for death as a competing risk to test the association of hemispheric laterality and outcomes with and without adjustment for age, sex, discharge modified Rankin Scale score, home location, and prior driving record. Patients were followed through to 2017. Results- Among 26 144 patients with hemispheric cerebrovascular events, 377 subsequent serious traffic injuries as a driver (2.2 per 1000 person-year) were identified over a median follow-up of 6.4 person-years. The rate did not differ by laterality (adjusted hazard ratio, 1.00; 95% CI, 0.82-1.23). The risk of a serious traffic injury as a pedestrian was significantly higher after a right-sided than left-sided event (adjusted hazard ratio, 1.27; 95% CI, 1.02-1.58). Subsequent risks for other traumatic injuries did not differ by laterality of cerebrovascular event. Conclusions- The risk of a serious traffic injury as a pedestrian is substantially higher after a right-hemispheric cerebrovascular event compared with a left-sided event. Walking should be promoted for exercise in survivors of a stroke or transient ischemic attack, but these vulnerable road users may benefit from additional poststroke rehabilitation to optimize safety.
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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 | 0,001 | 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 ».