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Enregistrement W2945290291 · doi:10.1016/s1474-4422(19)30197-8

Cerebral microbleeds and stroke risk after ischaemic stroke or transient ischaemic attack: a pooled analysis of individual patient data from cohort studies

2019· review· en· W2945290291 sur OpenAlexafffund
Duncan Wilson, Gareth Ambler, Keon‐Joo Lee, Jae‐Sung Lim, Masayuki Shiozawa, Masatoshi Koga, Linxin Li, Caroline Lovelock, Hugues Chabriat, Michael G. Hennerici, Yuen Kwun Wong, Henry Ma, Luís Prats‐Sánchez, Alejandro Martínez‐Domeño, Shigeru Inamura, Kazuhisa Yoshifuji, Ethem Murat Arsava, Solveig Horstmann, Jan Purrucker, Bonnie Lam, Adrian Wong, Young Dae Kim, Tae-Jin Song, Maarten Schrooten, Robin Lemmens, Sebastian Eppinger, Thomas Gattringer, Ender Uysal, Zeynep Tanrıverdi, Natan M. Bornstein, Einor Ben Assayag, Hen Hallevi, Jun Tanaka, Hideo Hara, Shelagh B. Coutts, Lisa Hert, Alexandros A. Polymeris, David Seiffge, Philippe Lyrer, Ale Algra, Jaap Kappelle, Rustam Al‐Shahi Salman, Hans Rolf Jäger, Gregory Y.H. Lip, Heinrich P. Mattle, Leonidas D Panos, Jean-Louis Mas, Laurence Legrand, Christopher Karayiannis, Thanh G. Phan, Sarah Gunkel, Nicolas Christ, Jill Abrigo, Thomas Leung, Chiu‐Wing Winnie Chu, Francesca M. Chappell, Stephen Makin, Derek Hayden, David Williams, M. Eline Kooi, Dianne H.K. van Dam-Nolen, Carmen Barbato, Simone Browning, Anil M. Tuladhar, Noortje A.M. Maaijwee, Chathuri Yatawara, Anne-Marie Mendyk, Christine Delmaire, Sebastian Köhler, Robert van Oostenbrugge, Ying Zhou, Chao Xu, Saima Hilal, Bibek Gyanwali, Christopher Chen, Min Lou, Julie Staals, Régis Bordet, Nagaendran Kandiah, Frank-Erik de Leeuw, Robert Simister, Aad van der Lugt, Joanna M. Wardlaw, Yannie Soo, Felix Fluri, Velandai Srikanth, D. Calvet, Simon Jung, Vincent I.H. Kwa, Stefan T. Engelter, Nils Peters, Eric E. Smith, Yusuke Yakushiji, Dilek Neci̇oğlu Örken, Franz Fazekas, Vincent Thijs, Ji Hoe Heo, Vincent Mok, Roland Veltkamp, Hakan Ay, Toshio Imaizumi, Beatriz Gómez‐Ansón, Kui Kai Lau, Éric Jouvent, Peter M. Rothwell, Ḱazunori Toyoda, Hee‐Joon Bae, Joan Martí‐Fábregas, David J. Werring, Kirsty Harkness, Louise Shaw, Jane Sword, Azlisham Mohd Nor, Pankaj Sharma, Deborah F. Kelly, Frances Harrington, Marc Randall, Matthew Smith, Karim Mahawish, Abduelbaset Elmarim, Bernard Esisi, Claire Cullen, Arumug Nallasivam, Christopher Price, Adrian Barry, Christine Roffe, John Coyle, Ahamad Hassan, Jonathan Birns, David Cohen, Lakshmanan Sekaran, Adrian Parry‐Jones, Anthea Parry, David Hargroves, Harald Proschel, Prabel Datta, Khaled Darawil, Aravindakshan Manoj, Mathew Burn, Chris Patterson, Elio Giallombardo, Nigel Smyth, Syed Mansoor, Ijaz Anwar, Rachel Marsh, Sissi Ispoglou, Dinesh Chadha, Mathuri Prabhakaran, Sanjeevikumar Meenakishundaram, Janice O’Connell, Jon Scott, Prasanna Aghoram, Michael McCormick, Nikola Sprigg, Paul O’Mahony, Martin Cooper, Lillian Choy, Peter Wilkinson, Simon Leach, Sarah Caine, Ilse Burger, Gunaratam Gunathilagan, Paul Guyler, Hedley Emsley, Michelle Davis, Dulka Manawadu, Kath Pasco, Maam Mamun, Robert Luder, Mahmud Sajid, James Okwera, Elizabeth A. Warburton, Kari Saastamoinen, Timothy J. England, Janet Putterill, Enrico Flossman, Mick Power, Krishna Dani, David Mangion, Appu Suman, John Corrigan, Enas Lawrence, Djamil Vahidassr, Clare Shakeshaft, Martin M. Brown, Andreas Charidimou, Gargi Banerjee, Henry Houlden, Mark White, Tarek Yousry, Enrico Floßmann, Keith W. Muir, Marwan El‐Koussy, Pascal P. Gratz, Jeremy Molad, Amos D. Korczyn, Efrat Kliper, Philippe Maeder, Achim Gass, Chahin Pachaï, Luc Bracoub, Marie-Yvonne Douste-Blazy, Marie Dominique Fratacci, Éric Vicaut, Shoichiro Sato, Kaori Miwa, Kyohei Fujita, Toshihiro Ide, John Ly, Ronil V. Chandra, Lee‐Anne Slater, Cathy Soufan, Chris Moran, Christopher Traenka, Sebastian Thilemann, Joachim Fladt, Henrik Gensicke, Leo H. Bonati, Beom Joon Kim, Moon‐Ku Han, Jihoon Kang, Eunbin Ko, Mi Yang, Myung Suk Jang, Sean Murphy, Fiona Carty, Layan Akijian, John Thornton, Mark Schembri, Elles Douven, Raquel Delgado‐Mederos, Rebeca Marín, Pol Camps‐Renom, Daniel Guisado‐Alonso, Fidel Ángel Núñez, Santiago Medrano-Martorell, Elisa Martín‐Merino, Kotaro Iida, Syuhei Ikeda, Masashi Nishihara, Hiroyuki Irie, Derya Selçuk Demirelli, Jayesh Modi Medanta, Charlotte Zerna, Maria Valdés Hernández, Paul A. Armitage, Anna K. Heye, Susana Muñoz Maniega, Eleni Sakka, Michael J. Thrippleton, Martin Dennis, Ysoline Beigneux, Mauro Ramalho Silva, Narayanaswamy Venketasubramanian, Shu Leung Ho, Raymond Tak Fai Cheung, Philip Wing‐Lok Ho, Kay Cheong Teo, Edward S. Hui, Joseph Kwan, Richard Shek‐kwan Chang, Man Yu Tse, Chu Peng Hoi, Chung Yan Chan, Oi Ling Chan, Ryan Cheung, Edmund Ka Ming Wong, Kam Tat Leung, Suk Fung Tsang, Hing Lung Ip, Sze Ho, Karen Ma, Wing Chi Fong, Siu Hung Li, Richard Li, Ping Wing Ng, Kwok Kui Wong, Wenyan Liu, Ka Sing Wong, L. M. P. Ramos, Els De Schryver, Joost Jöbsis, Jaap van der Sande, Paul J.A.M. Brouwers, Yvo B.W.E.M. Roos, J. Stam, S. L. M. Bakker, H Verbiest, Wouter Schoonewille, Cisca Linn, Leopold Hertzberger, Maarten van Gemert, Paul Berntsen, Jeroen Hendrikse, Paul J. Nederkoorn, Werner H. Mess, Peter J. Koudstaal, Alexander Leff, Nick Ward, Parashkev Nachev, Richard Perry, Hatice Özkan, John Mitchell

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Neurology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundNational Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchManchester Biomedical Research CentreNational Institutes of HealthChest Heart and Stroke ScotlandSchweizerische HerzstiftungUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustMinistry of Health, Labour and WelfareZonMwHealth and Medical Research FundAgence Nationale de la RechercheFondation LeducqHartstichtingCenter for Translational Molecular MedicineImperial College LondonPfizerStroke AssociationNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchNational Cerebral and Cardiovascular CenterBritish Heart FoundationInstituto de Salud Carlos IIIMrs Gladys Row Fogo Charitable TrustWellcome TrustJapan Agency for Medical Research and DevelopmentServierBayerNational Institute for Health and Care ResearchHealth Research BoardBristol-Myers SquibbDaiichi-SankyoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAmerican Federation for Aging Research
Mots-clésIschaemic strokeMedicineStroke (engine)Internal medicineCohortCardiologyCerebral ischaemiaIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cerebral microbleeds are a neuroimaging biomarker of stroke risk. A crucial clinical question is whether cerebral microbleeds indicate patients with recent ischaemic stroke or transient ischaemic attack in whom the rate of future intracranial haemorrhage is likely to exceed that of recurrent ischaemic stroke when treated with antithrombotic drugs. We therefore aimed to establish whether a large burden of cerebral microbleeds or particular anatomical patterns of cerebral microbleeds can identify ischaemic stroke or transient ischaemic attack patients at higher absolute risk of intracranial haemorrhage than ischaemic stroke. METHODS: We did a pooled analysis of individual patient data from cohort studies in adults with recent ischaemic stroke or transient ischaemic attack. Cohorts were eligible for inclusion if they prospectively recruited adult participants with ischaemic stroke or transient ischaemic attack; included at least 50 participants; collected data on stroke events over at least 3 months follow-up; used an appropriate MRI sequence that is sensitive to magnetic susceptibility; and documented the number and anatomical distribution of cerebral microbleeds reliably using consensus criteria and validated scales. Our prespecified primary outcomes were a composite of any symptomatic intracranial haemorrhage or ischaemic stroke, symptomatic intracranial haemorrhage, and symptomatic ischaemic stroke. We registered this study with the PROSPERO international prospective register of systematic reviews, number CRD42016036602. FINDINGS: Between Jan 1, 1996, and Dec 1, 2018, we identified 344 studies. After exclusions for ineligibility or declined requests for inclusion, 20 322 patients from 38 cohorts (over 35 225 patient-years of follow-up; median 1·34 years [IQR 0·19-2·44]) were included in our analyses. The adjusted hazard ratio [aHR] comparing patients with cerebral microbleeds to those without was 1·35 (95% CI 1·20-1·50) for the composite outcome of intracranial haemorrhage and ischaemic stroke; 2·45 (1·82-3·29) for intracranial haemorrhage and 1·23 (1·08-1·40) for ischaemic stroke. The aHR increased with increasing cerebral microbleed burden for intracranial haemorrhage but this effect was less marked for ischaemic stroke (for five or more cerebral microbleeds, aHR 4·55 [95% CI 3·08-6·72] for intracranial haemorrhage vs 1·47 [1·19-1·80] for ischaemic stroke; for ten or more cerebral microbleeds, aHR 5·52 [3·36-9·05] vs 1·43 [1·07-1·91]; and for ≥20 cerebral microbleeds, aHR 8·61 [4·69-15·81] vs 1·86 [1·23-1·82]). However, irrespective of cerebral microbleed anatomical distribution or burden, the rate of ischaemic stroke exceeded that of intracranial haemorrhage (for ten or more cerebral microbleeds, 64 ischaemic strokes [95% CI 48-84] per 1000 patient-years vs 27 intracranial haemorrhages [17-41] per 1000 patient-years; and for ≥20 cerebral microbleeds, 73 ischaemic strokes [46-108] per 1000 patient-years vs 39 intracranial haemorrhages [21-67] per 1000 patient-years). INTERPRETATION: In patients with recent ischaemic stroke or transient ischaemic attack, cerebral microbleeds are associated with a greater relative hazard (aHR) for subsequent intracranial haemorrhage than for ischaemic stroke, but the absolute risk of ischaemic stroke is higher than that of intracranial haemorrhage, regardless of cerebral microbleed presence, antomical distribution, or burden. FUNDING: British Heart Foundation and UK Stroke Association.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,023
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations189
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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