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Enregistrement W2997848307 · doi:10.5505/tbdhd.2019.46338

The relationship between clinical and demographic data and CHA2DS2-VASc score of patients with stroke of unknownsource who had PAF on 24-hour rhythm holter ECG

2019· article· en· W2997848307 sur OpenAlexaboutno aff
Aygül Tantik Pak, Zahide Mail Gürkan, Yıldızhan Şengül

Notice bibliographique

RevueTürk beyin damar hastalıkları dergisi/Türk beyin damar hastalıkları dergisi · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhythmStroke (engine)MedicineInternal medicineCardiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GİRİŞ ve AMAÇ: İskemik inmelerin yaklaşık %25’inin nedeni bilinmemektedir. Birçok çalışmada nedeni bilinmeyen inmelerin %11-30’da paroksismal atriyal fibrilasyonu (PAF) saptanmıştır. Genel topluma göre inme geçirme riski PAF olanlarda iki kat fazladır. Atriyal fibrilasyonu olan hastalarda CHA2DS2VAS skoru inme riskini belirlemede kullanılır. Bizde bu çalışmada nedeni bilinmeyen inme geçiren ve 24 saatlik ritim holter elektrokardiyografi (EKG)’de PAF saptadığımız hastaların klinik ve demografik verilerinin CHA2DS2VAS skoru ile ilişkisini araştırmayı amaçladık. YÖNTEM ve GEREÇLER: Çalışmaya 2017-2019 yıllarında iskemik inme tanısıyla servisimizde yatırılan etiyolojisi belirlenemeyen ve 24 saatlik ritim holter EKG’de PAF saptanan hastalar dahil edildi. Demografik verileri kaydedilerek, CHA2DS2VAS skoru, NIHSS (National Institues Of Healt Stroke Scale Scores) değerleri, ASPECT (The Alberta Stroke Program Early CT Score) değerleri, mRS (modifiye Rankin Skalası) hesaplandı. Demografik, klinik ve görüntüleme verilerinin CHA2DS2VAS skoru ile ilişkisi karşılaştırıldı. BULGULAR: Çalışmamıza katılan 48 hastanın yaş ortalaması 67.10 ±12,05 idi. Hastaların %52,1 (n: 25)’i kadın, %48,9 (n: 23)’u erkekti. Hastaların en sık geliş şikayetleri kol ve bacakta güçsüzlük, konuşmada bozulma, bilinç bozukluğunun olmasıydı. Hastaların %6,3 (n: 3)’ ünde konjestif kalp yetmezliği (KKY), %29,2 (n: 14)’sinde diyabetus mellitus (DM), %75 (n: 36)’inde hipertansiyon (HT), %27,1 (n: 13)’ inde vasküler hastalık vardı. CHA2DS2VAS skoru üzerinde yaşın etkisi en belirgindi (β: 0,676, p<0,01), ardından DM ve KKY’nin etki oranı yüksek olarak saptandı.TARTIŞMA ve SONUÇ: Çalışmamızda CHA2DS2VAS skoru üzerinde en etkili faktörün yaş olduğu saptandı. Bu da nedeni bilinmeyen inme hastalarında 24 saatlik ritim holter EKG de PAF saptama oranının yaş arttıkça arttığını göstermekteydi.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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