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Enregistrement W3023545852 · doi:10.1101/2020.05.03.20077206

Etiologic Subtypes of Ischemic Stroke in SARS-COV-2 Virus patients in a cohort of New York City hospitals

2020· preprint· en· W3023545852 sur OpenAlexaff
Ketevan Berekashvili, Adam A. Dmytriw, Volodomyr Vulkanov, Shashank Agarwal, Amit Khaneja, David Turkel‐Parella, Jeremy Liff, Jeffrey Farkas, Thambinajar Nandakumar, Ting Zhou, Jennnifer Frontera, D. Ethan Kahn, Sun H. Kim, Kelly A. Humbert, Matthew Sanger, Shadi Yaghi, Aaron Lord, Karthikeyan Arcot, Ambooj Tiwari

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationStroke (engine)Internal medicineCohortDemographicsCardiologyDiseasePathophysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To describe the ischemic stroke subtypes related to COVID-19 in a cohort of NYC hospitals and explore their etiopathogenesis. Background Extra-pulmonary involvement of COVID-19 has been reported in the hepatic, renal and hematological systems. Most neurological manifestations are non-focal, but few have reported the characteristics of ischemic strokes or investigated its pathophysiology. Methods Data were collected prospectively from March 15 to April 15, 2020 from four centers in New York City to review possible ischemic stroke types seen in COVID-19 positive patients. Patient presentation, demographics, other related vascular risk factors, associated laboratory and coagulation markers, as well as imaging and outcomes for consecutive stroke patients positive for SARS-COV2 infection over the period studied were collected. Results In our study, the age range of patients was 25-75 with no significant male preponderance. The median age of LVO patients was 48. Stroke was the presenting and hospitalizing event in 70%. One fifth of patients did not have common risk factors for ischemic stroke and none had atrial fibrillation, coronary or cerebrovascular disease, or were smokers. Half had a poor outcome with 40% ending in mortality (60% in LVO group) and one in a critical condition due ARDS. All had high neutrophil/lymphocyte ratio except one who demonstrated some neurological recovery. D-dimer levels showed mild to severe elevation when collected. None of the LVO cases had known cardiac risk factors but two out of five were found to have cardiac abnormalities during their hospitalization. All LVOs had hypercoagulable lab markers especially elevated D-dimer and/or fibrinogen. The LVO patients were younger and sicker with a median age of 46 and mean NIHSS of 24 as opposed to non-LVOs with a median age of 62 and mean NIHSS of 6 respectively. Conclusion COVID-19 related ischemic events can be small vessel, branch emboli or large vessel occlusions. The latter is often associated with either a hypercoagulable state or cardio-embolism. Patient outcomes were worse when multi-organ or pulmonary system failure prevailed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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