Comparing Stroke Profiles and Outcomes between Urban and Rural India: A Secondary Analysis of the SPRINT INDIA Trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Stroke causes significant death and disability, with urban-rural disparities in healthcare and limited studies in India, despite its rural majority of 70%. The post hoc study aimed to explore differences in stroke profiles, risk factors, and outcomes between urban and rural participants using data from the Secondary Prevention by Structured Semi-Interactive Stroke Prevention Package in India (SPRINT INDIA) trial. METHODS: The SPRINT INDIA trial was a multi-center randomized clinical trial across 31 Indian sites. Data were collected between April 28, 2018, and November 30, 2021. Index stroke patients, aged 18 and older, presenting within 2 days to 3 months of symptom onset, were randomized using a centralized web-based system into intervention or control groups. The intervention included SMS, videos, and an interactive educational workbook for secondary stroke prevention in 11 Indian languages. Baseline data captured in a case report form included participants' urban or rural locations. The primary outcome was a composite endpoint that included recurrent stroke, high-risk transient ischemic attack (TIA), acute coronary syndrome (ACS), and all-cause mortality within 1 year after randomization. The trial is registered by Clinicaltrials.gov (NCT03228979) and Clinical Trials Registry-India (CTRI/2017/09/009600). RESULTS: The trial enrolled 4,298 sub-acute stroke patients, out of which 3,038 (70.68%) were followed up, of which 1,620 (53.32%) were urban and 1,418 (46.68%) were rural. The primary composite outcome (recurrent stroke, high-risk TIA, ACS, and mortality) was higher in urban areas compared to rural areas (61 [3.8%] vs. 34 [2.4%]; p = 0.018) at 1-year follow-up. All cases of high-risk TIA occurred in urban participants (p < 0.001). Urban participants were more educated (795 [49.1%] vs. rural 394 [27.8%]; p < 0.001), with higher rates of dyslipidemia (335 [20.7%] vs. 247 [17.4%]; p = 0.023), and higher body mass index (25.17 ± 4.31 vs. 24.76 ± 4.23; p = 0.008). Behavioral risk factors of alcohol intake and smoking tobacco were higher in rural patients compared to urban patients (65 [4.6%] vs. 73 [4.5%]; p < 0.001 and 59 [4.2%] vs. 65 [4.0%]; p < 0.001, respectively). CONCLUSION: Urban patients show higher stroke recurrence and lifestyle-related conditions, while rural patients face more behavioral risks like smoking and alcohol use. To address these disparities, requires targeted interventions; urban patients would benefit from lifestyle-focused programs, such as dietary improvements and stress management. For rural patients, programs should focus on reducing behavioral risks like smoking and alcohol use through community-based education and accessible cessation support services.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».