Age of onset of cerebral venous thrombosis: the BEAST study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cerebral venous thrombosis (CVT) is an uncommon cause of stroke in young adults. We aimed to determine the impact of age, gender and risk factors (including sex-specific) on CVT onset. Methods: We used data from the BEAST (Biorepository to Establish the Aetiology of Sinovenous Thrombosis), a multicentre multinational prospective observational study on CVT. Composite factors analysis (CFA) was performed to determine the impact on the age of CVT onset in males and females. Results: A total of 1309 CVT patients (75.3% females) aged ⩾18 years were recruited. The overall median (IQR-interquartile range) age for males and females was 46 (35–58) years and 37 (28–47) years (p < 0.001), respectively. However, the presence of antibiotic-requiring sepsis (p = 0.03, 95% CI 27–47 years) among males and gender-specific risk factors like pregnancy (p < 0.001, 95% CI 29–34 years), puerperium (p < 0.001, 95% CI 26–34 years) and oral contraceptive use (p < 0.001, 95% CI 33–36 years) were significantly associated with earlier onset of CVT among females. CFA demonstrated a significantly earlier onset of CVT in females, ~12 years younger, in those with multiple (⩾1) compared to ‘0’ risk factors (p < 0.001, 95% CI 32–35 years). Conclusions: Women suffer CVT 9 years earlier in comparison to men. Female patients with multiple (⩾1) risk factors suffer CVT ~12 years earlier compared to those with no identifiable risk factors.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle