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Enregistrement W6891667590 · doi:10.3969/j.issn.1673-5765.2023.08.006

卒中后感染对急性缺血性卒中患者出院结局的影响 Effects of Post-stroke Infection on Discharge Outcomes in Patients with Acute Ischemic Stroke

2023· article· zh· W6891667590 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Languezh
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrinary systemLogistic regressionDiabetes mellitusMultivariate analysisStroke (engine)White blood cellRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

目的 探讨急性缺血性卒中(acute ischemic stroke,AIS)不良出院结局的影响因素,以及感染对出院结局的影响。 方法 回顾性连续纳入2019年6月—2022年6月在首都医科大学附属北京天坛医院神经内科住院治疗的AIS患者,根据出院结局分为结局良好组(mRS评分<3分)和结局不良组(mRS评分≥3分或住院期间死亡),比较两组患者的临床特点和卒中后感染(肺部感染、尿路感染及中枢神经系统感染)等指标的差异。进一步采用多因素logistic回归分析AIS患者不良出院结局的影响因素。 结果 共纳入AIS患者1024例,平均年龄(60.3±12.4)岁,其中男性788例(77.0%),出院结局良好组761例(74.3%),结局不良组263例(25.7%)。85例患者出现卒中后感染,总体感染发生率为8.3%,其中69例(6.7%)为肺部感染,16例(1.6%)为尿路感染,3例(0.3%)为中枢神经系统感染。多因素分析结果显示,卒中后出现肺部感染(OR 2.522,95%CI 1.318~4.828,P=0.005)、合并糖尿病(OR 1.486,95%CI 1.048~2.106,P=0.026)、入院NIHSS评分升高(OR 1.286,95%CI 1.233~1.342,P<0.001)和血白细胞计数升高(OR 1.094,95%CI 1.014~1.180,P=0.020)为AIS患者不良出院结局的危险因素。 结论 肺部感染可显著增加AIS患者出院结局不良的风险。 Abstract: Objective To explore the risk factors of adverse discharge outcomes in patients with acute ischemic stroke (AIS), and the effects of post-stroke infection on discharge outcomes. Methods AIS patients who were hospitalized in the Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University from June 2019 to June 2022 were retrospectively included in this study. The patients were divided into good outcome group (mRS score<3) and poor outcome group (mRS score≥3 or death during hospitalization) according to discharge outcome. The clinical characteristics and post-stroke infection(pulmonary infection, urinary tract infection and central nervous system infection) were compared between the two groups. Multivariate logistic regression was used to analyze the risk factors for adverse discharge outcomes in AIS patients. Results A total of 1024 patients with AIS were included in this study, with a mean age of (60.3±12.4) years old and 788 males (77.0%). There were 761 (74.3%) patients in the good outcome group and 263(25.7%) patients in the poor outcome group. 85 (8.3%) patients developed infection after stroke, of which 69 (6.7%) were pulmonary infections, 16 (1.6%) were urinary tract infections, and 3 (0.3%) were central nervous system infections. Multivariate analysis showed that pulmonary infection (OR 2.522, 95%CI 1.318-4.828, P=0.005), diabetes (OR 1.486, 95%CI 1.048-2.106, P=0.026), increased NIHSS score on admission (OR 1.286, 95%CI 1.233-1.342, P<0.001) and increased white blood cell count (OR 1.094, 95%CI 1.014-1.180, P=0.020) were risk factors for poor discharge outcomes in AIS patients. Conclusions Pulmonary infection may significantly increase the risk of poor discharge outcomes in patients with AIS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,390 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
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