Temporal and Age-Specific Trends in Acute Stroke Incidence: A 15-Year Population-Based Study of Administrative Data in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contemporary data on temporal trends in acute stroke incidence, specific to stroke type and age, are lacking. We sought to evaluate temporal trends in incidence of ischemic stroke and intracerebral hemorrhage over 15 years in a large population. METHODS: We used linked administrative data to identify all emergency department visits and hospital admissions for first-ever ischemic stroke or intracerebral hemorrhage in Ontario, Canada from 2003-2017. We evaluated annual age-/sex-standardized incidence per 100,000 person-years for ischemic stroke and intracerebral hemorrhage across the study period. We used negative binomial regression to determine incidence rate ratios for each year compared to 2003, with assessment of modification by age, sex, or stroke type. RESULTS: Our cohort had 163,574 people with stroke (88% ischemic stroke). For ischemic stroke and intracerebral hemorrhage combined, age-/sex-standardized incidence decreased between 2003 and 2011 (standardized rate 109.4 to 85.8 per 100,000; 22%), then increased until 2017 (standardized rate 96.8 per 100,000; 13%). The pattern of change was similar for ischemic stroke and intracerebral hemorrhage, and for men and women, but was modified by age. For those aged 60 and above, adjusted incidence rate ratios decreased from 2003 to 2011 then subsequently increased, whereas for those aged <60 years incidence rate ratios increased throughout the entire study time period, particularly after 2011. CONCLUSIONS: Acute stroke incidence decreased from 2003 to 2011 but subsequently increased until 2017. Among those aged <60, incidence increased continuously from 2003 to 2017 but especially after 2011. The underlying reasons for these changes should be determined.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».