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Enregistrement W2921869628 · doi:10.1161/circoutcomes.118.004973

Rural-Urban Differences in Stroke Risk Factors, Incidence, and Mortality in People With and Without Prior Stroke

2019· article· en· W2921869628 sur OpenAlexafffundabout
Moira K. Kapral, Peter C. Austin, Geerthana Jeyakumar, Ruth Hall, Anna Chu, Anam Khan, Albert Jin, Cally Martin, Douglas G. Manuel, Frank L. Silver, Richard H. Swartz, Jack V. Tu

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's UniversityOttawa HospitalInstitute for Work & HealthToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineStroke (engine)CohortIncidence (geometry)Diabetes mellitusPopulationRural areaDemographyCohort studyEpidemiologyHazard ratioGerontologyEnvironmental healthInternal medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Rural residence is associated with stroke incidence and mortality, but little is known about potential rural/urban differences in ambulatory stroke care. Methods and Results We used the CANHEART (Cardiovascular Health in Ambulatory Care Research Team) cohort, created from linked administrative databases from the province of Ontario, Canada, and divided into primary (N=6 207 032) and secondary (N=75 823) prevention cohorts based on the absence or presence of prior stroke. We defined rural communities as those with a population size of ≤10 000 and within each of the primary and secondary prevention cohorts, compared cardiovascular risk factors and care between rural and urban areas. We then calculated sex-/age-standardized rates of stroke incidence and mortality per 1000 person-years between January 1, 2008 and December 31, 2012 and used cause-specific hazard models to compare outcomes in rural versus urban areas adjusting for age, sex, income, ethnicity, smoking, physical activity and comorbid conditions, and accounting for the competing risk of death in the model for the occurrence of stroke incidence. In the primary prevention cohort, rural residents were less likely than urban ones to be screened for diabetes mellitus (70.9% versus 81.3%) and hyperlipidemia (66.2% versus 78.4%) and less likely to achieve diabetes mellitus control (hemoglobin A1c ≤7% in 51.3% versus 54.3%; P<0.001 for all comparisons). In the secondary prevention cohort, the prevalence and treatment of risk factors were similar in rural and urban residents. After adjustment for sociodemographic and comorbid conditions, rural residence was associated with higher rates of stroke and all-cause mortality in both the primary prevention (adjusted hazard ratio [aHR] for stroke, 1.06; 95% CI, 1.04-1.09; aHR for mortality, 1.09; 95% CI, 1.08-1.10) and the secondary prevention cohort (aHR for stroke, 1.11; 95% CI, 1.02-1.19; aHR for mortality, 1.07; 95% CI, 1.03-1.11). Conclusions In this population-based study of over 6 million people with universal access to physician and hospital services, risk factors were more prevalent but less likely to be controlled in rural than in urban residents without prior stroke, whereas in those with prior stroke, risk factor prevalence and treatment were similar. Rural residence was associated with the rate of stroke and death even after adjustment for risk factors. Future efforts should focus not only on control of known vascular risk factors but also on addressing other determinants of health in rural communities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations109
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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