Spectrum of cerebral arteriopathies in children with arterial ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To determine that children with arterial ischemic stroke (AIS) due to an identifiable arteriopathy are distinct from those without arteriopathy and that each arteriopathy subtype has unique and recognizable clinical features. <h3>Methods</h3> We report a large, observational, multicenter cohort of children with AIS, age 1 month to 18 years, enrolled in the International Pediatric Stroke Study from 2003 to 2014. Clinical and demographic differences were compared by use of the Fisher exact test, with linear step-up permutation min-<i>p</i> adjustment for multiple comparisons. Exploratory analyses were conducted to evaluate differences between cases of AIS with and without arteriopathy and between arteriopathy subtypes. <h3>Results</h3> Of 2,127 children with AIS, 725 (34%) had arteriopathy (median age 7.45 years). Arteriopathy subtypes included dissection (27%), moyamoya (24.5%), focal cerebral arteriopathy–inflammatory subtype (FCA-i; 15%), diffuse cerebral vasculitis (15%), and nonspecific arteriopathy (18.5%). Children with arteriopathic AIS were more likely to present between 6 and 9 years of age (odds ratio [OR] 1.93, <i>p</i> = 0.029) with headache (OR 1.55, <i>p</i> = 0.023), multiple infarctions (OR 2.05, <i>p</i> < 0.001), sickle cell anemia (OR 2.9, <i>p</i> = 0.007), and head/neck trauma (OR 1.93, <i>p</i> = 0.018). Antithrombotic use and stroke recurrence were higher in children with arteriopathy. Among arteriopathy subtypes, dissection was associated with male sex, older age, headache, and anticoagulant use; FCA-i was associated with hemiparesis and single infarcts; moyamoya was associated with seizures and recurrent strokes; and vasculitis was associated with bilateral infarctions. <h3>Conclusion</h3> Specific clinical profiles are associated with cerebral arteriopathies in children with AIS. These observations may be helpful indicators in guiding early diagnosis and defining subgroups who may benefit most from future therapeutic trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».