Abstract WMP59: Prognosis After Cerebral Venous Thrombosis: Long-Term Readmission Patterns in a Canadian Population-Based Cohort
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».