Common Comorbidities of Stroke in the Canadian Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although comorbidity increases the health care and community support needs for patients, and the burden for the health care system, there are few population-based studies on comorbidity in patients with stroke. This study aims to evaluate the occurrence of important comorbidities among stroke patients in the Canadian population. METHODS: Data from the population-based 2011-2012 Canadian Community Health Survey containing responses from 124,929 participants covering about 98% of the Canadian population when weighted were examined and analyzed by means of logistic regression models. RESULTS: There was a statistically significant association between stroke history and multiple comorbid risk factors. Stroke prevalence increased in individuals with heart disease (odds ratio (OR): 3.80, 95% confidence interval (CI): 3.77-3.84), hypertension (OR: 1.97, 95% CI: 1.95-1.99), diabetes (OR: 1.74, 95% CI: 1.72-1.75), mood disorder (OR: 2.14, 95% CI: 2.12-2.17), and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) (OR: 1.46, 95% CI: 1.44-1.48) compared to others without the condition. Of 2067 participants with stroke, 1680 (81.3%) had one or more comorbid conditions (heart disease, hypertension, diabetes, mood disorder, or COPD) that coexist with stroke and 48% had two or more. Comorbidity increased with age, and two-thirds of stroke patients with comorbid medical conditions were 60 years of age or older. CONCLUSION: This population-based study provides evidence of comorbidity between stroke and other conditions that include heart disease, hypertension, diabetes, mood disorder, and COPD. Canadian individuals with stroke have a high burden of comorbidity. Health care systems need to recognize and respond to the strong association of comorbidity and stroke occurrence. This key factor should be considered when allocating resources.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».