Acute Ischemic Stroke in Patients With COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Studies suggest an increased risk of adverse outcomes among patients with acute ischemic stroke (AIS) and coronavirus disease 2019 (COVID-19). Methods: Using Get With The Guidelines–Stroke, we identified 41 971 patients (AIS/COVID-19: 1143; AIS/no COVID-19: 40 828) with AIS hospitalized between February 4, 2020 and June 29, 2020, from 458 Get With The Guidelines–Stroke hospitals with at least one COVID-19 case and evaluated clinical characteristics, treatment patterns, and outcomes. Results: Compared with patients with AIS/no COVID-19, those with AIS/COVID-19 were younger, more likely to be non-Hispanic Black, Hispanic, or Asian, more likely to present with higher National Institutes of Health Stroke Scale scores, and had greater proportions of large vessel occlusions. Rates of thrombolysis and thrombectomy were similar between the groups. Door to computed tomography (median 55 [18–207] versus 35 [14–99] minutes, P <0.001), door to needle (59 [40–82] versus 46 [33–64] minutes, P <0.001), and door to endovascular therapy (114 [74–169] versus 90 [54–133] minutes, P =0.002) times were longer in the AIS/COVID-19 cohort. In adjusted models, patients with AIS/COVID-19 had decreased odds of discharge with modified Rankin Scale score of ≤2 (odds ratio, 0.65 [95% CI, 0.52–0.81], P <0.001) and increased odds of in-hospital mortality (odds ratio, 4.34 [95% CI, 3.48–5.40], P <0.001). ConclusionS: This analysis demonstrates younger age, greater stroke severity, longer times to evaluation and treatment, and worse morbidity and mortality in patients with AIS/COVID-19 compared with those with AIS/no COVID-19.
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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 | 0,001 |
| 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 ».