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Enregistrement W4223614557 · doi:10.1177/17474930221090133

Sex differences in the symptom presentation of stroke: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4223614557 sur OpenAlexaff
Sultana Shajahan, Lingli Sun, Katie Harris, Xia Wang, Else Charlotte Sandset, Amy Yu, Mark Woodward, Sanne A. E. Peters, Cheryl Carcel

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stroke · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMedicineMeta-analysisPresentation (obstetrics)Stroke (engine)Systematic reviewClinical neurologyMEDLINEInternal medicineSurgeryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early diagnosis through symptom recognition is vital in the management of acute stroke. However, women who experience stroke are more likely than men to be initially given a nonstroke diagnosis and it is unclear if potential sex differences in presenting symptoms increase the risk of delayed or missed stroke diagnosis. AIMS: To quantify sex differences in the symptom presentation of stroke and assess whether these differences are associated with a delayed or missed diagnosis. METHODS: PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library were systematically searched up to January 2021. Studies were included if they reported presenting symptoms of adult women and men with diagnosed stroke (ischemic or hemorrhagic) or transient ischemic attack (TIA) and were published in English. Mean percentages with 95% confidence intervals (CIs) of each symptom were calculated for women and men. The crude relative risks (RRs) with 95% CI of symptoms being present in women, relative to men, were also calculated and pooled. Any data on the delayed or missed diagnosis of stroke for women compared to men based on symptom presentation were also extracted. RESULTS: Pooled results from 21 eligible articles showed that women and men presented with a similar mean percentage of motor deficit (56% in women vs 56% in men) and speech deficit (41% in women vs 40% in men). Despite this, women more commonly presented with nonfocal symptoms than men: generalized nonspecific weakness (49% vs 36%), mental status change (31% vs 21%), and confusion (37% vs 28%), whereas men more commonly presented with ataxia (44% vs 30%) and dysarthria (32% vs 27%). Women also had a higher risk of presenting with some nonfocal symptoms: generalized weakness (RR 1.49, 95% CI 1.09-2.03), mental status change (RR 1.44, 95% CI 1.22-1.71), fatigue (RR 1.42, 95% CI 1.05-1.92), and loss of consciousness (RR 1.30, 95% CI 1.12-1.51). In contrast, women had a lower risk of presenting with dysarthria (RR 0.89, 95% CI 0.82-0.95), dizziness (RR 0.87, 95% CI 0.80-0.95), gait disturbance (RR 0.79, 95% CI 0.65-0.97), and imbalance (RR 0.68, 95% CI 0.57-0.81). Only one study linking symptoms to definite stroke/TIA diagnosis found that pain and unilateral sensory loss are associated with lower odds of a definite diagnosis in women compared to men. CONCLUSION: Although women showed a higher prevalence of some nonfocal symptoms, the prevalence of focal neurological symptoms, such as motor weakness and speech deficit, was similar for both sexes. Awareness of sex differences in symptoms in acute stroke evaluation, careful consideration of the full constellation of presenting symptoms, and further studies linking symptoms to diagnostic outcomes can be helpful in improving early diagnosis and management in both sexes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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