MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4401031709 · doi:10.1161/jaha.124.035589

Secondary Stroke Prevention in People With Schizophrenia

2024· article· en· W4401031709 sur OpenAlexafffundabout
Moira K. Kapral, Joan Porter, Paul Kurdyak, Amy Yu, Emilie N Matheson, Jiming Fang, Leanne K. Casaubon, Eshita Kapoor, Kathleen Sheehan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensQueen's UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicineSchizophrenia (object-oriented programming)Stroke (engine)Secondary preventionDiseaseIschemic strokePsychiatryPhysical therapyInternal medicineIschemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with schizophrenia are less likely than those without to be treated for cardiovascular disease. We aimed to evaluate the association between schizophrenia and secondary preventive care after ischemic stroke. METHODS AND RESULTS: In this retrospective cohort study, we used linked population-based administrative data to identify adults who survived 1 year after ischemic stroke hospitalization in Ontario, Canada between 2004 and 2017. Outcomes were screening, treatment, and control of risk factors, and receipt of outpatient physician services. We used modified Poisson regression to model the relative risk of each outcome among people with and without schizophrenia, adjusting for age and other factors. Among 81 163 people with ischemic stroke, 844 (1.04%) had schizophrenia. Schizophrenia was associated with lower rates of screening for hyperlipidemia (60.5% versus 66.0%, adjusted relative risk [aRR] 0.88 [95% CI, 0.84-0.93]) and diabetes (69.4% versus 73.9%, aRR 0.93 [95% CI, 0.89-0.97]), prescription of antihypertensive medications (91.2% versus 94.7%, aRR 0.96 [95% CI, 0.93-0.99]), achievement of target lipid levels (low-density lipoprotein <2 mmol/L) (30.6% versus 34.6%, aRR 0.86 [95% CI, 0.78-0.96]), and outpatient specialist visits (55.3% versus 67.8%, aRR 0.78 [95% CI, 0.74-0.83]) or primary care physician visits (94.5% versus 98.5%; aRR 0.96 [95% CI, 0.95-0.98]) within 1 year. There were no differences in prescription of antilipemic, antiglycemic, or anticoagulant medications, or in achievement of target hemoglobin A1c ≤7%. CONCLUSIONS: People with stroke and schizophrenia are less likely than those without to receive secondary preventive care. This may inform interventions to improve poststroke care and outcomes in those with schizophrenia.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,629

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Heart Association→Même sujetSchizophrenia research and treatment→Travaux en français237 207→