Renal Impairment and Risk of Acute Stroke: The INTERSTROKE Study
Notice bibliographique
Résumé
<b><i>Background:</i></b> Previous studies reported an association of renal impairment with stroke, but there are uncertainties underpinning this association. <b><i>Aims:</i></b> We explored if the association is explained by shared risk factors or is independent and whether there are regional or stroke subtype variations. <b><i>Methods:</i></b> INTERSTROKE is a case-control study and the largest international study of risk factors for first acute stroke, completed in 27 countries. We included individuals with available serum creatinine values and calculated estimated glomerular filtration rate (eGFR). Renal impairment was defined as eGFR &#x3c;60 mL/min/1.73 m<sup>2</sup>. Multivariable conditional logistic regression was used to determine the association of renal function with stroke. <b><i>Results:</i></b> Of 21,127 participants, 41.0% were female, the mean age was 62.3 ± 13.4 years, and the mean eGFR was 79.9 ± 23.5 mL/min/1.73 m<sup>2</sup>. The prevalence of renal impairment was higher in cases (22.9% vs. 17.7%, <i>p</i> &#x3c; 0.001) and differed by region (<i>p</i> &#x3c; 0.001). After adjustment, lower eGFR was associated with increased odds of stroke. Renal impairment was associated with increased odds of all stroke (OR 1.35; 95% CI: 1.24–1.47), with higher odds for intracerebral hemorrhage (OR 1.60; 95% CI: 1.35–1.89) than ischemic stroke (OR 1.29; 95% CI: 1.17–1.42) (<i>p</i><sub>interaction</sub> 0.12). The largest magnitudes of association were seen in younger participants and those living in Africa, South Asia, or South America (<i>p</i><sub>interaction</sub> &#x3c; 0.001 for all stroke). Renal impairment was also associated with poorer clinical outcome (RRR 2.97; 95% CI: 2.50–3.54 for death within 1 month). <b><i>Conclusion:</i></b> Renal impairment is an important risk factor for stroke, particularly in younger patients, and is associated with more severe stroke and worse outcomes.
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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 ».