Abstract WP379: Sex-specific Effects of Comorbid Diabetes and Depression on Post-stroke Mortality in Individuals With Atrial Fibrillation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Comorbid diabetes and depression are highly prevalent in atrial fibrillation (AF) and increase the risk of stroke. Women with AF show higher mortality rates and have worse functional outcomes post-stroke. However, the sex-specific effects of comorbid diabetes and depression on mortality and other adverse outcomes in stroke patients with a history of AF is unclear. Methods: Prospectively collected consecutive patients with ischemic stroke and known AF presenting to designated stroke centres in Ontario (2003-2013). Multinomial regression was used to determine sex-specific associations between diabetes and depression and in-hospital mortality post-stroke in individuals with AF. Cox proportional hazards regression was used to estimate the adjusted hazard of long-term mortality post-stroke and competing risks models to estimate hazards of recurrent stroke/TIA, admission to long-term care, and incident dementia post-discharge. Results: Among 5082 stroke patients with known AF (median age=80, IQR:73-85), female patients were more likely to have comorbid depression than males (63.5% vs. 36.5%) and those with comorbid diabetes and depression were younger (77 yrs) and had more vascular history (HTN, CAD, hyperlipidemia) than those with AF only. For males, comorbid diabetes increased the likelihood of in-hospital mortality post-stroke by 53% (OR=1.53, 95% CI=1.16-2.02), after adjustment for stroke severity, demographic and clinical factors, while comorbid depression did not significantly impact in-hospital mortality and neither diabetes or depression affected in-hospital mortality post-stroke for females. However, diabetes was independently associated with increased hazard of long-term mortality for both female (HR=1.15, 95%CI=1.02-1.29) and male AF stroke patients (HR=1.35, 95%CI=1.19-1.53). No associations with recurrent stroke/TIA, institutionalization or dementia post-stroke were observed for either females or males. Conclusion: In stroke patients with known AF, comorbid diabetes but not depression was independently associated with increased in-hospital mortality for males and increased long-term mortality post-stroke for both females and males.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».