Ischemic Stroke in Young Adults in India: Predictors of Recurrence and Functional Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Ischemic stroke (IS) in young is increasingly recognized as an important health problem in low- and middle-income countries (LMICs). Limited data is available from LMICs about the predictors of outcome and recurrence of IS in young. The study aims to assess the predictors of short-term and long-term functional outcome and the recurrence of the first-ever IS and transient ischemic attack in young. METHODS: The clinical, radiological data, functional outcome, and recurrence of 569 IS patients aged 18-50 years were recorded. The etiological classification was done. The functional outcome was assessed using the modified Rankin scale (mRS), with a good outcome being mRS 0-2. Logistic regression was used to analyze the predictors of recurrence and outcome. RESULTS: The most common risk factors were hypertension (40.3%) and diabetes mellitus (34.3%). Stroke of undetermined etiology (33.6%) was the most common etiological subtype. Among the cardioembolic subtypes, rheumatic heart disease constituted 47.4%. A good functional outcome at 1 year was seen in 76.3%. While baseline stroke severity predicted both the 3-month and 1-year functional outcome, age ≥40 years and male gender predicted poor outcome at 1 year. The risk of recurrent strokes at 1 year was 2.5%. On multiple logistic regression analysis, diabetes mellitus independently predicted recurrent vascular events at 1 year (odds ratio = 2.43, 95% confidence interval 1.07-5.50). CONCLUSIONS: We found a good functional outcome with a relatively low recurrence at 1 year among young IS patients. Baseline stroke severity, age, and male gender predicted a poor 1-year functional outcome.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».