Secondary Stroke Prevention in People With Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».