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Enregistrement W4406994006 · doi:10.1161/str.56.suppl_1.tp221

Abstract TP221: Prevelance of Triggers and Risk Factors in Cervical Artery Dissection

2025· article· en· W4406994006 sur OpenAlexaff
Shadi Yaghi, Liqi Shu, Daniel Mandel, Mohammad R Ghani, Sami Al Kasab, Mohammed Sarvath, Adeel Zubair, Farhan Khan, Mirjam R. Heldner, Zedde Marialuisa, Ossama Khazaal, Sheila Cristina Ouriques Martins, Richard Choi, Nahid Mohammadzeh, João Pedro Marto, Vasileios Tentolouris Piperas, Sebastián Fridman, Dania Mallick, James E. Siegler, David S Liebeskind, Christoph Stretz, Kelly Pan, Sridhara Yaddanapudi, Giovanna De Marco, Diana Aguiar de Sousa, Ekaterina Bakradze, Vishnu Dantu, Christopher Traenka, Yee Kuang Cheng, Victor Carrasco Wall, Adam de Havenon, Ali Eltatawy, Faddi Saleh Velez, Antonio Aruaz, Fransisca Indraswari, Shivam Patel, Zoha Sarwat, Venugopalan Y. Vishnu, Omair ul haq Lodhi, Shilin Liu, Michele Romoli, Sara Rosa, Abid Qureshi, Ahmad Nehme, Xiaofan Guo, Josefin E. Kaufmann, Marco Longoni, Vasco Barata, Nils Henninger, Karen L. Furie

Notice bibliographique

RevueStroke · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensWestern UniversityInstitute for Christian Studies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCervical ArteryStroke (engine)PrevalenceDissection (medical)Internal medicineSurgeryEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cervical artery dissection (CAD) accounts for nearly 2% of all ischemic strokes but up to 25% of ischemic strokes in young adults. Dissection is likely precipitated by the interplay between risk factors (migraine, low body mass index), environmental triggers (cervical trauma or infection), and genetic connective tissue abnormalities (e.g. Ehlers-Danlos or Marfan’s disease). In this study, we delineate the prevalence of triggers and risk factors in a multicenter cohort of cervical artery dissection. Methods: This is a post-hoc analysis of the Antithrombotic for Stroke Prevention in Cervical Artery Dissection Study (STOP-CAD). We recorded information using the admission data on risk factors (migraine), triggers (upper respiratory infection, COVID-19, and minor cervical injury), and whether the patient had a known connective tissue disorder (CTD). We determined the prevalence of risk factors, triggers, and presence of CTD in patients with cervical artery dissection as well as the interplay between these factors in the pathogenesis of CAD. Results: We identified 4023 patients with CAD, the mean age was 47 years and 45% were women. A history of migraines was present in 16.6% (668) patients. At least one environmental trigger was present in 26.3% of patients (1061 patients), with minor cervical injury being the most common (22.2%, 892 patients), then upper respiratory infections (6.2%, 251 patients), and COVID-19 (1.2%, 49 patients). Among cervical injury, the most common was chiropractic manipulation (5.7%, 228 patients). Only 2% (83 patients) were known to have a CTD with Fibromuscular Dysplasia being the most common (0.6%, 23 patients). Among the entire STOP-CAD cohort, only 5 patients (0.1%) had evidence of at least one trigger, risk factor, or a known connection tissue disease. On the other hand, 61% of patients (2441 patients) had none of the three recorded. Conclusion: In patients with CAD, the absence of any risk factor, trigger, or known CTD is common and should not lead to dismissing a dissection diagnosis in patients with symptoms concerning for CAD.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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