Novel Network Analysis of County- and Individual-Level Factors Associated With Functional Outcomes After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social determinants are known to impact stroke risk and poststroke outcomes. Using complexity science, we examined interrelations between county- and individual-level social and clinical determinants influencing stroke functional outcomes. METHODS: We examined a retrospective cohort of 2 961 664 patients diagnosed with acute ischemic or hemorrhagic stroke from 2218 US hospitals participating in the Get With The Guidelines-Stroke Registry from 2013 to 2019, linked by ZIP code with the county-level institute for health metrics and evaluation data. We constructed multilayer networks, estimating mixed graphical models of 32 nodes representing social and clinical factors. Networks included 4 layers of factors: (1) county-level social, (2) individual-level social, (3) clinical comorbidities, and (4) hospital encounters. Networks were estimated for patients with less favorable (modified Rankin Scale score 3–6) versus favorable (modified Rankin Scale score 0–2) outcomes. We compared network structure and node centrality measures between groups using bootstrap permutation analyses, identifying influential (hub) nodes. RESULTS: The overall influence of social determinants (global connectivity) was greater in patients with less favorable outcomes ( P <0.001). Homelessness and Black race were hub nodes, indicating their role in mediating relationships between social and downstream clinical factors in patients with less favorable outcomes. Being uninsured had greater influence (closeness centrality; P <0.001) in patients with less favorable outcomes, indicating its role in amplifying the effects of social determinants. Greater county-level high school completion ( P <0.001) and a lower proportion of the population living below the US poverty line ( P =0.030) were directly associated with faster onset-to-arrival time in patients with less favorable functional outcomes. The clinical-social determinant network explained 34% of the variance of modified Rankin Scale scores. CONCLUSIONS: Social determinants have a substantial influence on functional outcomes after stroke. County-level poverty directly affected onset-to-arrival time and quality of care. Health insurance status and homelessness were influential and modifiable patient-level factors that may serve as critical leverage points for future interventions aimed at improving outcomes.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».