P.036 Stroke in people with Down Syndrome: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are only few studies approaching the prevalence and cause of stroke in children and adults with Down Syndrome (DS). Methods: We did a retrospective study of our cohort of 4962 patients of Jerome Lejeune Institute since 2007. We collected age of stroke, clinical presentation, cause (TOAST classification), treatment and clinical course. Results: We identified 20 patients from 6 to 56 years old .In all cases, it was a stroke of ischemic origin.: 8 children with a prevalence of 0.33%. 4 had a cardio-embolic origin, 3 secondary to Moya-Moya syndrome and one of undetermined origin. 12 adults (21 to 52 years old) with a prevalence of 0.46%.The majority of the causes of these ischemic strokes are indeterminate (9 of 12), Conclusions: We found a low prevalence and an ischemic cause in all cases of stroke, which differs from the general population. For pediatric stroke, the causes are expected thromboembolic in a context of heart disease most often or secondary to a Moya-Moya syndrome. For adult strokes, the average age is younger than that in the general population and the cause is indeterminate in most cases. We must better explore our patients to identify the risk factors in DS population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».