Frequency and predictors of occult cancer in ischemic stroke: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The optimal approach for cancer screening after an ischemic stroke remains unclear. AIMS: We sought to summarize the existing evidence regarding the frequency and predictors of cancer after an ischemic stroke. SUMMARY OF REVIEW: We searched seven databases from January 1980 to September 2019 for articles reporting malignant tumors and myeloproliferative neoplasms diagnosed after an ischemic stroke (PROSPERO protocol: CRD42019132455). We screened 15,400 records and included 51 articles. The pooled cumulative incidence of cancer within one year after an ischemic stroke was 13.6 per thousand (95% confidence interval [CI], 5.6-24.8), higher in studies focusing on cryptogenic stroke (62.0 per thousand; 95% CI, 13.6-139.3 vs 9.6 per thousand; 95% CI, 4.0-17.3; p = 0.02) and those reporting cancer screening (39.2 per thousand; 95% CI, 16.4-70.6 vs 7.2 per thousand; 95% CI, 2.5-14.1; p = 0.003). Incidence of cancer after stroke was generally higher compared to people without stroke. Most cases were diagnosed within the first few months after stroke. Several predictors of cancer were identified, namely older age, smoking, and involvement of multiple vascular territories as well as elevated C-reactive protein and d-dimers. CONCLUSIONS: The frequency of incident cancer after an ischemic stroke is low, but higher in cryptogenic stroke and after cancer screening. Several predictors may increase the yield of cancer screening after an ischemic stroke. The pooled incidence of post-stroke cancer is likely underestimated, and larger studies with systematic assessment of cancer after stroke are needed to produce more precise and valid estimates.
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 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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».