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Different Strokes For Different Folks : a Retrospective Study of The Epidemiology of Cerebrovascular Diseases Amongst Chinese Canadians Residing in Toronto, Canada

2017· other· en· W6927477155 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyRetrospective cohort studyStroke (engine)Diabetes mellitusIncidence (geometry)DiseaseEthnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims:It has been recognized in the past few decades that different ethnic groups living in Canada may have different stroke epidemiology. This presentation is focused on the stroke patterns of Chinese-Canadians living in the Toronto area of Canada.Methods: Two retrospective case-controlled studies were carried out between 1990- 2000 to study the stroke characteristics of Chinese-Canadians living in Toronto. Statistical analysis was carried out by the Institute of Clinical Evaluative Sciences. A further retrospective study was also carried out in 2011 to look at the relationship between stroke and Type 2 diabetes mellitus amongst this population. Results:Chinese-Canadians were found to have 1/6 the prevalence of extracranial vascular stenosis. They have a higher frequency of intracranial vascular disease which may be due to the higher frequency of hypertension and diabetes mellitus. Higher incidence of intracranial hemorrhage was found compared to Caucasian controls which may be due to the lack of awareness and optimal treatment of their hypertension. Details of the results of these three studies will be presented. Conclusions:This is the first long term retrospective study of the stroke patterns and epidemiology for Chinese-Canadians residing in Toronto. Further prospective population-based study will be vital to study the important interaction between genetics and environment in the pathogenesis of different strokes for different folks.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0130,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,296 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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