Women and stroke: disparities in clinical presentation, severity, and short- and long-term outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Objectives There are limited data from the Middle East on sex-related differences in short- and long-term stroke outcomes. We present 8 years of experience based on the Qatar stroke database. Setting The Qatar stroke database prospectively collects data on all stroke patients admitted to Hamad General Hospital. For this study, we compared female and male acute ischemic stroke patients on their characteristics at admission, short-term outcomes [modified Rankin Scale (mRS) score], and long-term outcomes [incidence of major adverse cardiovascular events (MACEs)]. Participants A total of 7,300 patients [F: 1,406 (19.3%), M: 5,894 (80.7%); mean age 55.1 ± 13.3 (F: 61.6 ± 15.1, M: 53.5 ± 12.3; p < 0.001)] were admitted with acute ischemic stroke. Results Significantly fewer women presented within 4.5 h of onset (F: 29% vs. M: 32.8%; p = 0.01). Although women were more likely to experience severe stroke (NIHSS >10; F: 19.9% vs. M: 14.5%; p < 0.001), fewer were treated with thrombolysis (F: 9.8% vs. M: 12.1%; p = 0.02). Women experienced more medical complications (F: 11.7% vs. M: 7.4%; p < 0.001) and tended to have a more prolonged length of stay in the hospital (F: 6.4 ± 7.6 days vs. M: 5.5 ± 6.8 days; p < 0.001). Primary and secondary outcome measures Good outcomes at 90 days (mRS score of 0–2) were less frequent in women (F: 53.3% vs. M: 71.2%; p < 0.001). Fewer female patients were taking antiplatelets (F: 78% vs. M: 84.8%; p < 0.001) or statins (F: 81.2% vs. M: 85.7%; p < 0.001). Significantly more female patients experienced a MACE (F: 12.6% vs. M: 6.5%; p < 0.001). Conclusion Older age at presentation contributes to poor outcomes following acute stroke in women. Other contributing factors include delays in admission to the hospital, lower rates of thrombolysis, and lower rates of provision of preventative treatments.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».