Recurrent stroke: the role of thrombophilia in a large international pediatric stroke population
Notice bibliographique
Résumé
Risk factors for arterial ischemic stroke in children include vasculopathy and prothrombotic risk factors but their relative importance to recurrent stroke is uncertain. Data on recurrent stroke from databases held in Canada (Toronto), Germany (Kiel-Lübeck/Münster), and the UK (London/Southampton) were pooled. Data were available from 894 patients aged 1 month to 18 years at first stroke (median age, 6 years) with a median follow-up of 35 months. Among these 894 patients, 160 (17.9%) had a recurrence between 1 day and 136 months after the first stroke (median, 3.1 months). Among 288 children with vasculopathy, recurrence was significantly more common [hazard ratio (HR) 2.5, 95% confidence interval (95% CI) 1.92-3.5] compared to the rate in children without vasculopathy. Adjusting for vasculopathy, isolated antithrombin deficiency (HR 3.9; 95% CI: 1.4-10.9), isolated elevated lipoprotein (a) (HR 2.3; 95% CI: 1.3-4.1), and the presence of more than one prothrombotic risk factor (HR 1.9; 95% CI: 1.12-3.2) were independently associated with an increased risk of recurrence. Recurrence rates calculated per 100 person-years were 10 (95% CI: 3-24) for antithrombin deficiency, 6 (95% CI: 4-9) for elevated lipoprotein (a), and 13 (95% CI: 7-20) for the presence of more than one prothrombotic risk factor. Identifying children at increased risk of a second stroke is important in order to intensify measures aimed at preventing such recurrences.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».