Characteristics, clinical practice patterns, and outcomes of strokes in India: INSPIRE—A multicentre prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: India has a high burden of stroke, but there are limited data available on the characteristics of patients presenting with stroke in India. AIMS: We aimed to document the clinical characteristics, practice patterns, and outcomes of patients presenting with acute stroke to Indian hospitals. METHODS: A prospective registry study of patients admitted with acute clinical stroke was conducted in 62 centers across different regions in India between 2009 and 2013. RESULTS: Of the 10,329 patients included in the prescribed registry, 71.4% had ischemic stroke, 25.2% had intracerebral hemorrhage (ICH), and 3.4% had an undetermined stroke subtype. Mean age was 60 years (SD = 14) with 19.9% younger than 50 years; 65% were male. A severe stroke at admission (modified-Rankin score 4-5) was seen in 62%, with 38.4% of patients having severe disability at discharge or dying during hospitalization. Cumulative mortality was 25% at 6 months. Neuroimaging was completed in 98%, 76% received physiotherapy, 17% speech and language therapy (SLT), 7.6% occupational therapy (OT), with variability among sites; 3.7% of ischemic stroke patients received thrombolysis. Receipt of physiotherapy (odds ratio (OR) = 0.41, 95% confidence interval (CI): 0.33-0.52) and SLT (OR = 0.45, 95% CI: 0.32-0.65) was associated with lower mortality, while a history of atrial fibrillation (OR = 2.22, 95% CI: 1.37-3.58) and ICH (OR = 2.00, 95% CI: 1.66-2.40) were associated with higher mortality. CONCLUSION: In the INSPIRE (In Hospital Prospective Stroke Registry) study, one-in-five patients with acute stroke was under 50 years of age, and one-quarter of stroke was ICH. There was a low provision of thrombolysis and poor access to multidisciplinary rehabilitation highlighting how improvements are needed to reduce morbidity and mortality from stroke in India.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».