Abstract WP27: Sars-cov-2 And Stroke Characteristics: A Report From A Regional Medical Center Serving Three Counties In South Carolina
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recent studies have shown patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) develop significant coagulopathy with thromboembolic complications including ischemic stroke. However, data are sparse regarding the clinical characteristics, stroke mechanism, and patient outcomes. Methods: We conducted a retrospective cohort study of consecutive patients with ischemic stroke who were hospitalized between March 2020 and June 2021, within at a Regional Medical Center serving three large counties in South Carolina. We further investigated clinical and demographic characteristics, stroke severity as measured by the National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS), and stroke subtype as measured by the TOAST (Trial of ORG 10172 in Acute Stroke Treatment) criteria among patients with COVID-19 who also suffered from an acute ischemic stroke. Results: During the study period, out of 1087 hospitalized patients with a diagnosis of COVID-19 infection, 18 patients (1.6%) had an imaging-proven ischemic stroke. Of these 18 patients, 10 (56%) were men, 16 were African-Americans (89%), 2 (11.1%) patients were <55 years of age. All patients had at least one known vascular risk factor. Cryptogenic stroke was more common in patients with COVID-19 (83%). The median time (days) from COVID-19 symptom onset to stroke symptom onset was 11 (IQR 10-28), while the median time from being tested positive for COVID-19 to stroke diagnosis was 10 (IQR 2-24). Our study sample had a median admission NIHSS score of 5 (IQR 3-11) and a median peak D-dimer level of 2101 (IQR 1349 - 3213). Interestingly, 38% of these patients were already on therapeutic anticoagulation before the diagnosis of stroke. Patients with COVID-19 and stroke had an inpatient mortality rate of 11%. None of these patients met the criteria for IV-tPA treatment or thrombectomy. Conclusion: We observed a modest rate of ischemic stroke in hospitalized patients with COVID-19. Most strokes were cryptogenic, possibly secondary to coagulopathy associated with COVID-19 infection. Further studies are needed to guide management for stroke prevention in patients with COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».