Incidence and Current Treatment Gaps in Pediatric Stroke and TIA: An Ontario-Wide Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reported incidence rates of pediatric stroke and transient ischemic attack (TIA) range widely. Treatment gaps are poorly characterized. We sought to evaluate in -Ontario, the incidence and characteristics of pediatric stroke and TIA including care gaps and the predictive value of International Classification of Diseases (ICD) codes. METHODS: A retrospective chart review was conducted at 147 Ontario pediatric and adult acute care hospitals. Pediatric stroke and TIA cases (age < 18 years) were identified using ICD-10 code searches in the 2010/11 Canadian Institute for Health Information's Discharge Abstract Database (CIHI-DAD) and National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) databases in the Ontario Stroke Audit. RESULTS: Among 478 potential pediatric stroke and TIA cases identified in the CIHI-DAD and NACRS databases, 163 were confirmed as cases of stroke and TIA during the 1-year study period. The Ontario stroke and TIA incidence rate was 5.9 per 100,000 children (3.3 ischemic, 1.8 hemorrhagic and 0.8 TIA). Mean age was 6.4 years (16% neonate). Nearly half were not imaged within 24 h of arrival in emergency and only 56% were given antithrombotic treatment. At discharge, 83 out of 121 (69%) required health care services post-discharge. Overall positive predictive value (PPV) of ICD-10 stroke and TIA codes was 31% (range 5-74%) and yield ranged from 2.4 to 29% for acute stroke or TIA event; code I63 achieved maximal PPV and yield. CONCLUSION: Our population-based study yielded a higher incidence rate than prior North-American studies. Important care gaps exist including delayed diagnosis, lack of expert care, and departure from published treatment guidelines. Variability in ICD PPV and yield underlines the need for prospective data collection and for improving the pediatric stroke and TIA coding processes.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».