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Enregistrement W4406962857 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.tmp92

Abstract TMP92: Circadian Variability in Pediatric Stroke

2025· article· en· W4406962857 sur OpenAlexaff
Sarah Lee, Anirudh Sreekrishnan, Michael Mlynash, F. Balut, Rachel Pearson, Dana Harrar, Taryn L. Surtees, Janette Mailo, Sahar M. A. Hassanein, Nomazulu Dlamini

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCircadian rhythmStroke (engine)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Ischemic stroke in adults demonstrates circadian variation in the timing of onset of symptoms, with the highest risk between 6am and noon (1-4). The influence of circadian timing on stroke biology may differ between children and adults, possibly related to the immature circadian system, variations in school versus work schedules, and diverse stroke pathophysiology (5). The goal of our study was to assess whether timing of ischemic stroke onset demonstrates circadian variability in children. Methods: We queried the International Pediatric Stroke Study, an international multicenter observational registry of children <18 years with arterial ischemic stroke (AIS). Included patients were aged 29 days-18 years with outpatient AIS and known time of stroke symptom onset. Clinical and radiographic features were compared according to 4 distinct time epochs: 6:00-11:59 (morning), 12:00-17:59 (afternoon), 18:00-23:59 (evening) and 00:00-5:59 (night). Clinical outcomes were defined by the Pediatric Stroke Outcome Measure (PSOM). Baseline, clinical and outcome characteristics were compared between the 4 time epochs using independent samples Kruskal-Wallis and Chi-square tests. Pairwise comparisons were conducted where needed. Results: A total of 478 patients met inclusion criteria, 54% male, mean age 9.9±SD 5.7 years. Time of stroke onset by hour is shown in Figure 1. Most strokes occurred in the afternoon (n=185, 38.7%), followed by morning (n=156, 32.6%). Table 1 shows demographic and clinical characteristics by time epoch; clinical and arteriopathy risk factors were more prevalent in nighttime strokes (23/36, 70%, p=0.034). Median PSOM scores at 6 months appeared to be better after evening strokes (0.5, IQR 0-1.5) as compared to morning strokes (1, IQR 0.5-2) and afternoon strokes (1, IQR 0.5-3, p=0.033), but failed adjustment for multiple comparisons (figure 2). Conclusion: Circadian influence on stroke timing appears to differ between adults and children. Further prospective studies with larger sample sizes are needed to understand the impact of circadian rhythm on stroke in childhood.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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