Risk of stroke in hospitalized SARS-CoV-2 infected patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke is one of the most common and fatal neurologic abnormalities. Multiple risk factors, including smoking, hypertension, diabetes and hyperlipidemia, can lead to a stroke. This study aimed to estimate the stroke short-term risk and its associated factors among SARS-CoV-2 hospitalized cases. Methods: This cross-sectional comparison groups was conducted on SARS-CoV-2 infected patients in two phases: Phase 1: cross sectional study in which the prevalence of stroke could be estimated. Phase 2: grouping among the study population in order to find out different risk factors. All patients underwent medical history taking, full general and neurological examinations, PCR or chest CT scan screening, brain CT scan and Canadian Neurological Scale Results: There was no significant correlation between the stroke different types and risk factors. There was an insignificant correlation between stroke severity and risk factors. There was no statistically significant difference in stroke severity; assessed by Canadian neurological scale; between different stroke types. Conclusion: We detected a low incidence of imaging-confirmed ischemic stroke in hospitalized COVID- 19-infected individuals. Mild, Moderate, and Severe on the Canadian neurological scale were unrelated to the observed results (AIS, ICH, and CVT).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».