Abstract WMP54: Stroke Secondary Prevention Care In Persons With Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Schizophrenia is associated with stroke incidence and case-fatality but the causes of this are not well-understood. We evaluated the association between comorbid schizophrenia and the quality of secondary prevention care after ischemic stroke. Methods: We used linked health administrative data to identify adults discharged alive from acute care hospitals in Ontario, Canada between 2004 and 2017 following an incident ischemic stroke and identified those with a history of schizophrenia using a validated algorithm. Outcomes were screening, treatment among those with the risk factor, control of vascular risk factors, and receipt of outpatient physician services. We used modified Poisson regression to model the relative risk of each indicator outcome among persons with and without schizophrenia who were alive one year after discharge, adjusting for age, sex, income, comorbidity and rural residence. Results: Among 85,046 persons with ischemic stroke, 886 (1.04%) had a diagnosis of schizophrenia. Those with schizophrenia were younger (median age 64 vs 72), more likely to be female (50.1% vs 44.6%), live in the lowest neighbourhood income quintile (41.1% vs 23.0%) and have diabetes (42.8% vs 32.3%). Of those alive 1 year after stroke, those with schizophrenia were less likely to be screened for hyperlipidemia (adjusted relative risk (aRR) 0.89; 95% confidence interval (CI) 0.84 to 0.94) or diabetes (aRR 0.93; 95% CI 0.89 to 0.97), be prescribed antihypertensive agents (aRR 0.96; 95% CI 0.93 to 0.99), or achieve target lipid levels (LDL < 2 mml/L) (aRR 0.87; 95% CI 0.78 to 0.96). There were no differences in prescription of antilipemic (aRR 0.96; 95% CI 0.91 to 1.01) or antiglycemic (aRR 0.95; 95% CI 0.87 to 1.03) agents or in achievement of target HbA1c ≤ 7% (aRR 0.89; 95% CI 0.78 to 1.02). Outpatient stroke specialist care in the 3 months after discharge was less likely among those with schizophrenia (aRR 0.72; 95% CI 0.65 to 0.78) as were visits to primary care physicians (aRR 0.93; 95% CI 0.91 to 0.96). Conclusions: People with schizophrenia and stroke are less likely to receive secondary preventive care across many indicators measured. This information may be useful for targeted interventions to improve post-stroke care in those with schizophrenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».