Temperature and Precipitation Associate With Ischemic Stroke Outcomes in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background There is disagreement in the literature about the relationship between strokes and seasonal conditions. We sought to (1) describe seasonal patterns of stroke in the United States, and (2) determine the relationship between weather variables and stroke outcomes. Methods and Results We performed a cross-sectional study using Get With The Guidelines-Stroke data from 896 hospitals across the continental United States. We examined effects of season, climate region, and climate variables on stroke outcomes. We identified 457 638 patients admitted from 2011 to 2015 with ischemic stroke. There was a higher frequency of admissions in winter (116 862 in winter versus 113 689 in spring, 113 569 in summer, and 113 518 in fall; P<0.0001). Winter was associated with higher odds of in-hospital mortality (odds ratio [OR] 1.08 relative to spring, confidence interval [ CI ] 1.04-1.13, P=0.0004) and lower odds of discharge home ( OR 0.92, CI 0.91-0.94, P<0.0001) or independent ambulation at discharge ( OR 0.96, CI 0.94-0.98, P=0.0006). These differences were attenuated after adjusting for climate region and case mix and became inconsistent after controlling for weather variables. Temperature and precipitation were independently associated with outcome after multivariable analysis, with increases in temperature and precipitation associated with lower odds of mortality ( OR 0.95, CI 0.93-0.97, P<0.0001 and OR 0.95, CI 0.90-1.00, P=0.035, respectively). Conclusions Admissions for ischemic stroke were more frequent in the winter. Warmer and wetter weather conditions were independently associated with better outcomes. Further studies should aim to identify sensitive populations and inform public health measures aimed at resource allocation, readiness, and adaptive strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».