Trends in Stroke Presentations before and during the COVID-19 Pandemic: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: There are reports of decline in the rates of acute emergency presentations during coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic including stroke. We performed a meta-analysis of the impact of COVID-19 pandemic on rates of stroke presentations and on rates of reperfusion therapy. METHODS: Following the Meta-analysis Of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) guidelines, we systematically searched the literature for studies reporting changes in stroke presentations and treatment rates before and during the COVID-19 pandemic. Aggregated data were pooled using meta-analysis with random-effect models. RESULTS: We identified 37 observational studies (n=375,657). Pooled analysis showed decline in rates of all strokes (26.0%; 95% confidence interval [CI], 22.4 to 29.7) and its subtypes; ischemic (25.3%; 95% CI, 21.0 to 30.0), hemorrhagic (27.6%; 95% CI, 20.4 to 35.5), transient ischemic attacks (41.9%; 95% CI, 34.8 to 49.3), and stroke mimics (45.6%; 95% CI, 33.5 to 58.0) during months of pandemic compared with the pre-pandemic period. The decline was most evident for mild symptoms (40% mild vs. 25%-29% moderate/severe). Although rates of intravenous thrombolytic (IVT) and endovascular thrombectomy (EVT) decreased during pandemic, the likelihood of being treated with IVT and EVT did not differ between the two periods, both in primary and in comprehensive stroke centers (odds ratio [OR], 1.08; 95% CI, 0.94 to 1.24 and OR, 0.95; 95% CI, 0.83 to 1.09, respectively). CONCLUSIONS: Rates of all strokes types decreased significantly during pandemic. It is of paramount importance that general population should be educated to seek medical care immediately for stroke-like symptoms during COVID-19 pandemic. Whether delay in initiation of secondary prevention would affect eventual stroke outcomes in the long run needs further study.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».