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Enregistrement W3179739515 · doi:10.1161/jaha.120.019991

Diabetes Mellitus Is Associated With Poor In‐Hospital and Long‐Term Outcomes in Young and Midlife Stroke Survivors

2021· article· en· W3179739515 sur OpenAlexafffundabout
Bradley J. MacIntosh, Ellen Cohen, Jessica Colby‐Milley, Jiming Fang, Limei Zhou, Michael Ouk, Che‐Yuan Wu, Baiju R. Shah, Krista L. Lanctôt, Nathan Herrmann, Elizabeth Linkewich, Marcus Law, Sandra E. Black, Richard H. Swartz, Moira K. Kapral, Jodi D. Edwards, Walter Swardfager

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreHeart and Stroke FoundationUniversity of OttawaOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Institutes of Health ResearchToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Research InstituteAlzheimer's AssociationUniversity of OttawaFondation Brain CanadaInstitute for Clinical Evaluative SciencesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineStroke (engine)Diabetes mellitusProportional hazards modelHazard ratioOdds ratioInternal medicineIncidence (geometry)Logistic regressionDementiaPediatricsEmergency medicineConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The incidence of ischemic stroke has increased among adults aged 18 to 64 years, yet little is known about relationships between specific risk factors and outcomes. This study investigates in-hospital and long-term outcomes in patients with stroke aged <65 years with preexisting diabetes mellitus. Methods and Results Consecutive patients aged <65 years admitted to comprehensive stroke centers for acute ischemic stroke between 2003 and 2013 were identified from the Ontario Stroke Registry. Multinomial logistic regression was used to estimate adjusted odds ratio (OR [95% CI]) of in-hospital mortality or direct discharge to long-term or continuing care. Cox proportional hazards regression was used to estimate the adjusted hazards ratio (aHR [95% CI]) of long-term mortality, readmission for stroke/transient ischemic attack, admission to long-term care, and incident dementia. Predefined sensitivity analyses examined stroke outcomes among young (aged 18-49 years) and midlife (aged 50-65 years) subgroups. Among 8293 stroke survivors (mean age, 53.6±8.9 years), preexisting diabetes mellitus was associated with a higher likelihood of in-hospital death (adjusted OR, 1.46 [95% CI, 1.14-1.87]) or direct discharge to long-term care (adjusted OR, 1.65 [95% CI, 1.07-2.54]). Among stroke survivors discharged (N=7847) and followed up over a median of 6.3 years, preexisting diabetes mellitus was associated with increased hazards of death (aHR, 1.68 [95% CI, 1.50-1.88]), admission to long-term care (aHR, 1.57 [95% CI, 1.35-1.82]), readmission for stroke/transient ischemic attack (aHR, 1.37 [95% CI, 0.21-1.54]), and incident dementia (aHR, 1.44 [95% CI, 1.17-1.77]). Only incident dementia was not increased for young stroke survivors. Conclusions Focused secondary prevention and risk factor management may be needed to address poor long-term outcomes for patients with stroke aged <65 years with preexisting diabetes mellitus.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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