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Enregistrement W4210376878 · doi:10.1161/str.53.suppl_1.tp216

Abstract TP216: Ischemic Stroke In Patients With Cancer Compared To Ischemic Stroke In Patients Without Cancer - A Cohort Study Using Synthetic Data

2022· article· en· W4210376878 sur OpenAlexaffabout
Ronda Lun, Deborah Siegal, Tim Ramsay, Dar Dowlatshahi

Notice bibliographique

RevueStroke · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerStroke (engine)Internal medicineCohortRetrospective cohort studyAtrial fibrillationLogistic regressionDiseaseSurgeryOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with cancer are at an increased risk for ischemic stroke (IS) compared to those without cancer. The objectives of this study are 1) to examine risk factors for stroke in cancer and non-cancer patients, and 2) to identify predictive factors for recurrent IS in cancer patients. Methods: We performed a retrospective cohort study using MDClone, a platform that produces synthetic datasets based on real health system data from the Ottawa Hospital Data Warehouse. We analyzed all subjects with a diagnosis of cancer (excluding non-melanoma skin cancer or primary central nervous system malignancies) and IS within a 2-year period preceding and following their cancer diagnosis, and all IS patients without cancer, from the same time period (2000-2019). Patients were followed until May 2019. A forward selection, stepwise multivariate logistic regression model was used to assess the association between recurrent IS (primary outcome) and baseline characteristics. A sensitivity analysis was performed with only survivors in the cancer cohort. Results: We analyzed 10,875 subjects with IS: 1,250 had cancer and 9,625 did not. In cancer subjects, there was a higher prevalence of chronic obstructive pulmonary disease (8.4% vs 4.7%), previous IS (1.9% vs 0.1%), and previous venous thromboembolism (VTE) (8.3% vs 1.5%); the prevalence of atrial fibrillation and vascular risk factors was similar between the two groups. Recurrent IS occurred in 11.0% of cancer subjects and 12.1% of non-cancer subjects. In cancer subjects, the only significant predictor of recurrent IS was previous IS (OR 3.8, 95%CI 2.6 - 5.6). A sensitivity analysis of survivors amongst cancer subjects revealed an even stronger relationship between previous IS and recurrent IS (OR 4.4 95%CI 2.7 - 7.0). In the non-cancer subjects, significant predictors for recurrent IS include older age, while hypertension, dyslipidemia, and history of hemorrhagic stroke were negative predictors of recurrent IS. Conclusion: We found cancer patients with IS have a higher prevalence of COPD, previous IS and VTE, and that previous IS is an important predictor of recurrent IS in cancer patients. These results highlight the importance of identifying optimal secondary prevention treatments in cancer patients.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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