Long-term risk of stroke after acute coronary syndrome: the ABC-10* study on heart disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies link myocardial infarction to increased stroke risk. This long-term prospective study examines stroke incidence and stroke-related mortality in acute coronary syndrome (ACS) patients, identifying risk factors and geographic disparities. METHODS: We enrolled 535 ACS patients admitted to hospitals across three provinces in the Veneto region of Italy. Patients' residences were classified into three urban and three rural areas in each province. Patients were followed prospectively for 24 years or until death. Survival analysis was conducted using uni- and Multivariable Cox regression models. RESULTS: All patients, except for three, completed the follow-up, totaling 6.151 person-years. During follow-up, 84 patients experienced a stroke, with 85% being ischemic and 15% hemorrhagic, proving fatal in 43 cases. The stroke incidence rate was 14/1.000 person-years. Older age (HR 1.84; 95% CI 1.30-2.60), atrial fibrillation (AF) (HR 2.64; 95% CI 1.49-4.67), and a higher albumin-to-creatinine ratio (ACR) tertile (HR 1.38; 95% CI 1.04-1.83) were independent predictors of overall stroke risk, while higher estimated glomerular filtration rate tertile (eGFR) (HR 0.71; 95% CI 0.53-0.95) was independent predictor a lower risk. A sub-analysis revealed older age (HR 2.67; 95% CI 1.60-4.45) and AF (HR 2.95; 95% CI 1.38-6.32) as independent predictors of fatal stroke. Unexpectedly, we observed a higher fatal stroke risk in urban areas (HR 1.89; 95% CI 1.03-3.48) and southern provinces (HR 1.71; 95% CI 1.15-2.53). CONCLUSION: This long-term cohort study reinforces the role of established clinical predictors (age, AF, renal function) in post-ACS stroke risk and highlights novel geographic disparities in fatal stroke outcomes. These findings support the integration of geographic and clinical risk stratification in long-term secondary prevention strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».