Incidence and predictors of post stroke seizure among adult stroke patients admitted at Felege Hiwot compressive specialized hospital, Bahir Dar, North West Ethiopia, 2021: a retrospective follow up study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A post stroke seizure is a period of neurological dysfunction caused by abnormal neuronal activity. Seizures after a stroke have an impact on patients' lives and increase mortality in stroke patients. It also has a negative impact on the prognosis of stroke. However, there is a scarcity of literature in Ethiopia on the occurrence of post-stroke seizures. Therefore, this study aimed to assess the incidence and predictors of post-stroke seizure at Felege Hiwot compressive specialized hospital, North West Ethiopia. METHODS: An institution-based retrospective follow-up study was carried out at Felege Hiwot Compressive Specialized Hospital, North West Ethiopia from July 1, 2017 to June 30, 2021. The records of 568 stroke patients were reviewed using a random sample method. To find predictors of post-stroke seizures, we applied the log-binomial regression model. RESULT: The incidence of post-stroke seizures was 22.18%( 95% CI 18.83%-25.83%). Older age group (ARR = 2.49, 95% CI 1.33-4.69), hemorrhagic stroke (ARR = 1.99, 95% CI 1.25-3.17), surgical intervention (ARR = 1.85, 95% CI 1.22-2.81), and tramadol medication (ARR = 1.85, 95% CI 1.22-2.81) were found to be predictors of post stroke seizure. CONCLUSION: This study revealed that the incidence of post stroke seizure was high and older age, haemorrhagic type of stroke, surgical management, and use of tramadol anti-pain medication are risk factors for post-stroke seizures. Therefore, health care professionals must pay special attention and provide clinical care to patients who have risk factors for post-stroke seizure.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».