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Enregistrement W2900500438 · doi:10.1161/jaha.118.010020

Temperature and Precipitation Associate With Ischemic Stroke Outcomes in the United States

2018· article· en· W2900500438 sur OpenAlexaff
Stacy Chu, Margueritte Cox, Gregg C. Fonarow, Eric E. Smith, Lee H. Schwamm, Deepak L. Bhatt, Roland Matsouaka, Ying Xian, Kevin N. Sheth

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIschemic strokePrecipitationStroke (engine)MedicineCardiologyInternal medicineIschemiaGeographyMeteorologyPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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