Pre‐ and post‐stroke oral antithrombotics and mortality in patients with ischaemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reducing stroke occurrence requires the effective management of cardiovascular and other stroke risk factors. PURPOSE: To describe pre- and post-stroke medication use, focusing on antithrombotic therapy and mortality risk, in individuals hospitalised for ischaemic stroke (IS) in the United Kingdom. METHOD: Using primary care electronic health records from the United Kingdom, we identified patients hospitalised for IS (July 2016-September 2019) and classed them into three groups: atrial fibrillation (AF) diagnosed pre-stroke, AF diagnosed post-stroke, and non-AF stroke (no AF diagnosed pre-/post-stroke). We determined use of cardiovascular medications in the 90 days pre- and post-stroke and calculated mortality rates. RESULTS: There were 3201 hospitalised IS cases: 76.2% non-AF stroke, 15.7% AF pre-stroke, and 8.1% AF post-stroke. Oral anticoagulant (OAC) use increased between the pre- and post-stroke periods as follows: 54.3%-78.7% (AF pre-stroke group), 2.3%-84.8% (AF post-stroke group), and 3.4%-7.3% (non-AF stroke group). Corresponding increases in antiplatelet use were 30.8%-35.4% (AF pre-stroke group) 38.5%-47.5% (AF post-stroke group), and 37.5%-87.3% (non-AF stroke group). Among all IS cases, antihypertensive use increased from 66.8% pre-stroke to 78.8% post-stroke; statin use increased from 49.6%-85.2%. Mortality rates per 100 person-years (95% CI) were 17.30 (14.70-20.35) in the AF pre-stroke group and 9.65 (8.81-10.56) among all other stroke cases. CONCLUSION: Our findings identify areas for improvement in clinical practice, including optimising the level of OAC prescribing to patients with known AF, which could potentially help reduce the future burden of stroke.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».