Secondary Stroke Prevention in Ontario: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Secondary stroke prevention can reduce subsequent vascular events, mortality and accumulation of disability. Current rates of adherence to secondary stroke prevention indicators are unknown. Our aim was to evaluate secondary stroke prevention care in Ontario, Canada. METHODS: A retrospective cohort study using health administrative databases included all adults discharged alive following an ischemic stroke from April 2010 to March 2019. Indicators of secondary stroke prevention, including laboratory testing, physician visits and receipt of routine influenza vaccinations, were evaluated among survivors in the one year following a stroke event. The use of medication was also assessed among individuals over the age of 65 years and within subgroups of stroke survivors with diabetes and atrial fibrillation. RESULTS: After exclusions, 54,712 individuals (mean age 68.4 years, 45.7% female) survived at least one year following their stroke event. In the 90 days following discharge from the hospital, most individuals (92.8%) were seen by a general practitioner, while 26.2% visited an emergency department. Within the year following discharge, 66.2% and 61.4% were tested for low-density lipoprotein and glycated hemoglobin, respectively, and 39.6% received an influenza vaccine. Among those over the age of 65 years, 85.5% were prescribed a lipid-lowering agent, and 88.7% were prescribed at least one antihypertensive medication. In those with diabetes, 70.3% were prescribed an antihyperglycemic medication, while 84.9% with atrial fibrillation were prescribed an anticoagulant. CONCLUSION: Secondary stroke prevention, especially for important laboratory values, remains suboptimal, despite thorough best practice guidelines. Future studies should explore barriers to better secondary stroke care.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».