Stroke and its correlates among patients on maintenance hemodialysis in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: End-stage kidney disease is an independent risk factor for stroke; however, the relationship between hemodialysis and stroke in Sub-Saharan Africa has not been established. OBJECTIVE: To evaluate the incidence, associated factors, and clinical outcome of stroke among patients undergoing maintenance hemodialysis in Cameroon. METHODS: A hospital-based retrospective study using data from the medical files of 1060 patients on maintenance hemodialysis (given twice a week) was conducted. Patients with stroke prior to starting hemodialysis were excluded. Socio-demographic data, comorbidities, dialysis parameters, and data concerning the diagnosis of stroke were retrieved and analyzed. RESULTS: The dialysis vintage (duration of time on dialysis) averaged 11.4 ± 9.2 months. The incidence of stroke was 6.1 events per 1000 patient-years, with hemorrhagic stroke being most common (66%). Eighty percent of strokes occurred before the 30th month of dialysis. Sixty percent of strokes occurred within 24 h of a dialysis session. Predictive factors for stroke were diabetes mellitus (p = 0.026), heart failure (p = 0.045), poor dialysis compliance (p = 0.001), and short vintage (p = 0.001). The overall mortality rate was 52% and was higher for hemorrhagic stroke (60%). The leading causes of death were multiple organ failure and sepsis. CONCLUSION: The incidence of stroke is high among hemodialysis patients in Cameroon and hemorrhagic stroke is the commonest type. Diabetes and heart failure triple the risk of stroke. Mortality in patients who suffered a stroke was high.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».