Sex and Gender Differences in Stroke and Their Practical Implications in Acute Care
Notice bibliographique
Résumé
There are several controversies regarding the role of sex and gender in the pathophysiology and management of acute stroke. Assessing the role of sex, i.e., biological/pathophysiological factors, and gender, i.e., sociocultural factors, in isolation is often not possible since they are closely intertwined with each other. To complicate matters even more, the functional baseline status of women and men at the time of their first stroke is substantially different, whereby women have, on average, a poorer reported/ascertained baseline function compared to men. These differences in baseline variables account for a large part of the differences in post-stroke outcomes between women and men. Adjusting for these baseline differences is difficult, and in many cases, residual confounding cannot be excluded. Despite these obstacles, a better understanding of how patient sex and gender differences influence acute stroke and stroke care pathways is crucial to avoid biases and allow us to provide the best possible care for all acute stroke patients. Disregarding patient sex and gender on one hand and ignoring potential confounding factors in sex- and gender-stratified analyses on the other hand, may cause researchers to come to erroneous conclusions and physicians to provide suboptimal care. This review outlines sex- and gender-related factors in key aspects of acute stroke, including acute stroke epidemiology, diagnosis, access to care, treatment outcomes, and post-acute care. We also attempt to outline knowledge gaps, which deserve to be studied in further detail, and practical implications for physicians treating acute stroke patients in their daily practice.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».