Impact of Dyslipidemia, Cardiovascular Disease, Smoking, and Stroke Type by Brain Imaging on Pneumonia Risk in ICU Stroke Patients: A Cross-Sectional Observational Study.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke-associated pneumonia (SAP) is an associated condition after stroke and is strongly related to prolonged hospitalization and a high mortality rate. While comorbidities are often assumed to influence pneumonia risk, their role remains uncertain across stroke subtypes. Objective: To identify predictors of pneumonia in ischemic and hemorrhagic stroke patients, with emphasis on age, sex, and common vascular comorbidities. Methods: We analyzed 300 stroke patients who underwent a tertiary care hospitalization, including 237 ischemic and 63 hemorrhagic cases. Demographic and clinical variables, such as sex, hypertension, ischemic heart disease, smoking, and dyslipidemia, were assessed. Pneumonia occurrence was the primary outcome. Chi-square tests and binary logistic regression were used to identify independent predictors. Results: Pneumonia developed in 55% of ischemic stroke patients and 17.5% of those with hemorrhagic stroke. In ischemic stroke, age was the only independent predictor of pneumonia (OR: 1.01; 95% CI: 1.00-1.03; p = 0.042). Sex and comorbidities showed no significant associations. In hemorrhagic stroke, none of the evaluated variables predicted pneumonia. Conclusion: Post-stroke pneumonia was more common in ischemic than hemorrhagic stroke. Age was the sole independent predictor among ischemic patients, while traditionally assumed comorbidities were not significant. Preventive strategies should focus on older ischemic patients, incorporating systematic aspiration screening and targeted pulmonary care. A bigger prospective multicenter data evaluation is needed to validate and expand these findings.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».