Sex-based differences in long-term outcomes after stroke: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited data on sex-related disparities in the long-term outcomes after stroke. We aim to investigate whether there are sex-based differences in long-term outcomes using pooled data. METHODS: Three databases (PubMed, Embase, and Cochrane Library) were systematically searched from inception to July 2022. This meta-analysis was performed in accordance with the recommendations and guidelines of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. The modified Newcastle-Ottawa scale was used to assess the risk of bias. In addition, a random-effects model was used. RESULTS: Twenty-two cohort studies with 84538 patients were included. There were 50.2% men and 49.8% women. Women had a higher mortality at 1 (odds ration [OR], 0.82; 95% confidence interval [CI][0.69, 0.99], P = 0.03) and 10 (OR 0.72, 95% CI[0.65, 0.79], P < 0.00001) years, higher stroke recurrence at 1 year (OR 0.85, 95% CI[0.73, 0.98], P = 0.02), lower favorable outcome at 1 year (OR 1.36, 95% CI[1.24, 1.49], P < 0.00001). No significant difference was detected between men and women in the outcomes of health-related quality of life and depression. CONCLUSION: In this meta-analysis, the 1- and 10-year mortality and stroke recurrence rates were higher in female patients than in male patients after stroke. In addition, females tended to experience less favorable outcomes in the first year after stroke. Finally, further long-term studies on sex disparities in stroke prevention, care, and management are warranted to explore the opportunities to reduce this gap.
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 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 | 0,018 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».