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Enregistrement W4391438367 · doi:10.1161/str.55.suppl_1.wmp59

Abstract WMP59: Prognosis After Cerebral Venous Thrombosis: Long-Term Readmission Patterns in a Canadian Population-Based Cohort

2024· article· en· W4391438367 sur OpenAlexaffabout
Mirna Hennawy, Thalia S. Field, Lily Zhou

Notice bibliographique

RevueStroke · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortVenous thrombosisPopulationStroke (engine)PediatricsThrombosisInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Information on long-term care utilization patterns following the acute care period of cerebral venous thrombosis (CVT) is limited. We examined readmission reasons and patterns after discharge from index CVT hospitalization. Methods: A population-based cohort of patients diagnosed with CVT (2000-2017) was constructed using linked administrative data. Descriptive statistics were calculated for baseline demographics and readmission causes. Readmission proportions were calculated for first readmission every year during the 10 years after diagnosis. Survival analysis was used to examine associations between patient factors and readmission events. Results: The cohort included 508 patients, 56% female and mean age 49.6 years (SD 19). Median time-to-first readmission is 1.8 years (95% CI 1.4-2.4), with 39% of patients readmitted in 1 year (95% CI 35-43) and 69% in 5 years (95% CI 64-73). Cancer-related CVT was associated with a higher rate of readmission (p<0.0001) and traumatic CVT was associated with a lower rate (p=0.005). In patients younger than age 50 (mean: 36.1 years, SD 9), headache and epilepsy were among the top five reasons for readmission. For patients older than 50 years (mean: 67.6 years, SD 11), cerebral infarction was among the top five reasons. Readmission rate stabilized over time. Conclusion: Cancer-related CVT was associated with significantly higher readmissions and traumatic CVT had significantly lower readmissions. The most common neurologic reasons for readmission differed by age group, but included headaches, seizures, and stroke. Readmission rates were highest in the first two years following discharge but stabilized over time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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