Anger or emotional upset and heavy physical exertion as triggers of stroke: the INTERSTROKE study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In INTERSTROKE, we explored the association of anger or emotional upset and heavy physical exertion with acute stroke, to determine the importance of triggers in a large, international population. METHODS AND RESULTS: INTERSTROKE was a case-control study of first stroke in 32 countries. Using 13 462 cases of acute stroke we adopted a case-crossover approach to determine whether a trigger within 1 hour of symptom onset (case period), vs. the same time on the previous day (control period), was associated with acute stroke. A total of 9.2% (n = 1233) were angry or emotional upset and 5.3% (n = 708) engaged in heavy physical exertion during the case period. Anger or emotional upset in the case period was associated with increased odds of all stroke [odds ratio (OR) 1.37, 99% confidence interval (CI), 1.15-1.64], ischaemic stroke (OR 1.22, 99% CI, 1.00-1.49), and intracerebral haemorrhage (ICH) (OR 2.05, 99% CI 1.40-2.99). Heavy physical exertion in the case period was associated with increased odds of ICH (OR 1.62, 99% CI 1.03-2.55) but not with all stroke or ischaemic stroke. There was no modifying effect by region, prior cardiovascular disease, risk factors, cardiovascular medications, time, or day of symptom onset. Compared with exposure to neither trigger during the control period, the odds of stroke associated with exposure to both triggers were not additive. CONCLUSION: Acute anger or emotional upset was associated with the onset of all stroke, ischaemic stroke, and ICH, while acute heavy physical exertion was associated with ICH only.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».