Abstract 179: Bending the Curve: Are We Labelling More Low-risk People as TIA or Has Modern Medical Management of TIA Reduced Stroke Recurrence Over Time?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Management of transient ischemic attacks (TIA) in specialized stroke centres and prevention clinics have been shown to decrease stroke recurrence and mortality. The impact of these services on a population level are unknown. We aimed to analyze whether modern medical management of TIA has decreased the rate of stroke recurrence and mortality over time in Ontario. Methods: Administrative data from the Canadian Institute for Health Information’s Discharge Abstract Database (DAD) and National Ambulatory Care Reporting System (NACRS) database 2003-2015 were analyzed and rates of stroke recurrence and mortality were calculated. Results: From 2003 to 2015 in Ontario, there were an increasing number of discharges from emergency departments (ED) and a decreasing number of discharges from hospitals. Linear regressions of stroke recurrence at 24 hours, 48 hours, day 7, 30, 90, 180, and 1 year after a TIA showed significantly faster decline between 2003-2015 (p <0.01). Overall stroke recurrence at 1 year decreased from 5.8% to 2.7% between 2003 and 2015, a rate greater than could be explained just from increasing numbers of people labelled as TIA. From 2003-2015, mortality after ED discharge following a TIA decreased from 1.3% to 0.3% (p<0.001), also a greater decline than expected. Interpretations: There is increasing outpatient management of TIAs in Ontario. The observed decline in stroke recurrence was greater than can be explained by referral bias alone, and the increasingly negative slopes of these lines from 24 hours to 1 year suggest a cumulative benefit of improved TIA management over time rather than just increased labelling of low-risk patients. On a population-level, stroke recurrence and mortality after TIA have declined from 2003 to 2015 with a province-wide system of organized stroke care. In contrast to other studies that have shown reduced stroke recurrence and mortality at specialized centres, this study demonstrates the impact of these programs at a population level.
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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 | 0,004 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».