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Enregistrement W4411962253 · doi:10.1016/j.lanhl.2025.100709

Influence of age on the association of vascular risk factors with acute stroke (INTERSTROKE): a case–control study

2025· article· en· W4411962253 sur OpenAlexafffundabout
Catriona Reddin, Graeme J. Hankey, John Ferguson, Peter Langhorne, Shahram Oveisgharan, Michelle Canavan, Helle K. Iversen, Annika Rosengren, Danuta Ryglewicz, Anna Członkowska, Xingyu Wang, Fernando Laņas, Albertino Damasceno, Denis Xavier, Patricio López‐Jaramillo, Andrew Smyth, Salim Yusuf, Martin O’Donnell

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Healthy Longevity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilHeinz Nixdorf StiftungCanadian Institutes of Health ResearchAFA FörsäkringIndian Council of Medical ResearchBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaHealth Research BoardHealth Service ExecutiveWellcome TrustVetenskapsrådetCanadian Stroke NetworkPfizerVästra GötalandsregionenHeart and Stroke Foundation of CanadaSanofi
Mots-clésAssociation (psychology)MedicineStroke (engine)Internal medicineCardiologyPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The absolute burden of stroke is increasing due to an ageing population, as well as an increased incidence of stroke in young adults. We aimed to determine whether age modifies the magnitude of association between vascular risk factors and stroke in the INTERSTROKE study. Methods INTERSTROKE is an international case–control study of risk factors for first acute stroke. Cases and controls (matched by age and sex) were recruited in 32 countries (between Jan 11, 2007, and Aug 8, 2015). Participants completed a clinical assessment and provided blood and urine samples within 72 h of recruitment. Odds ratios (ORs) for vascular risk factors and their population attributable fractions (PAFs) were calculated among age groups. We tested for an interaction of age by each risk factor. Findings Among 26 950 participants, the mean age of cases was 62·2 years (SD 13·6) and of controls 61·3 years (13·3). Increasing age was associated with a significant increased prevalence for seven vascular risk factors (hypertension, physical inactivity, diabetes, atrial fibrillation, high waist-to-hip ratio, high apolipoprotein B concentration [p<0·0001 for all], and obesity [p=0·016]), reduced prevalence for four vascular risk factors (smoking, alcohol use, psychosocial stress [p<0·0001 for all], and unhealthy diet [p=0·0081]) and unchanged prevalence for one vascular risk factor (depression). Increasing age was associated with a reduced magnitude of OR of stroke for hypertension (p interaction <0·0001), high apolipoprotein B concentration (p interaction <0·001), high waist-to-hip ratio (p interaction 0·011), alcohol use (p interaction <0·0001), and psychosocial stress (p interaction =0·033). No vascular risk factor was associated with a higher odds of stroke with increased age. Hypertension, high waist-to-hip ratio, and physical inactivity accounted for the largest PAF among all age groups. Interpretation Vascular risk factors exhibit different patterns of association with stroke by age, with consequent variations in their relative PAF. This information could be used to prioritise risk factor screening and modification by age group. Funding Canadian Institutes of Health Research; Heart and Stroke Foundation of Canada; Canadian Stroke Network; AFA Insurance, Health Research Board Ireland; Swedish Research Council; Swedish Heart and Lung Foundation; The Health & Medical Care Committee of the Regional Executive Board, Region Västra Götaland (Sweden); AstraZeneca; Boehringer Ingelheim (Canada); Pfizer (Canada); MSD; Chest, Heart, and Stroke Scotland; and The UK Stroke Association.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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