Population Based Birth Prevalence of Disease-Specific Perinatal Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perinatal stroke encompasses multiple disease-specific cerebrovascular syndromes that cause lifelong neurodevelopmental morbidity for millions worldwide. Acute presentations include neonatal arterial ischemic stroke (NAIS), neonatal cerebral sinovenous thrombosis, and neonatal hemorrhagic stroke (NHS). Delayed presentations include arterial presumed perinatal ischemic stroke, periventricular venous infarction, and presumed perinatal hemorrhagic stroke. Our objective was to define the birth prevalence of all subtypes of perinatal stroke by using a population-based cohort. METHODS: The Alberta Perinatal Stroke Project is a research cohort established in 2008 in southern Alberta, Canada, with prospective (2008-2017) and retrospective (1990-2008) enrollment leveraging universal health care at a single tertiary care pediatric center. The primary outcome was the estimated birth prevalence of each perinatal stroke syndrome, secondary outcomes were birth prevalence over time, sex ratios, and change in age at diagnosis. Analysis included Poisson regression, Wilcoxon rank test, and Fisher exact test. RESULTS: The overall estimated birth prevalence of term-born perinatal stroke was 1:1100. The estimated birth prevalence was 1:3000 for NAIS, 1:7900 for arterial presumed perinatal ischemic stroke, 1:6000 for periventricular venous infarction, 1:9100 for cerebral sinovenous thrombosis, 1:6800 for NHS, and 1:65000 for presumed perinatal hemorrhagic stroke. The apparent birth prevalence of NAIS and NHS increased over time. There were more males affected than females. The age at diagnosis decreased for late-presenting stroke types. CONCLUSIONS: The estimated birth prevalence of term perinatal stroke is higher than previous estimates, which may be explained by population-based sampling of disease-specific states. This emphasizes the need for further studies to better understand the disease-specific pathophysiology to improve treatment and prevention strategies.
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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 ».