Supplementary Material for: A Systematic Review and Meta-Analysis Comparing Mortality Between In-Hospital vs Community-Onset Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Patients who experience in-hospital strokes may suffer from delays in stroke recognition, delays to acute treatment and management. We aimed to assess evidence for the difference in mortality between patients with in-hospital stroke and those with community-onset stroke. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE and SCOPUS (from inception to October 8, 2024) to identify studies comparing mortality outcomes for in-hospital and community-onset stroke patients. We collected data on study characteristics, summarized the quality of evidence, evaluated risk of bias of studies using the Newcastle Ottawa Scale, and investigated clinical sources of heterogeneity. We performed a random-effects meta-analysis to estimate the pooled odds of mortality of in-hospital stroke vs community-onset stroke patients. Results: Forty-one studies, collectively with 3,038,211 patients and, of whom, 3% experienced in-hospital stroke were included in the review. In-hospital stroke patients had an approximate 2.3-fold higher odds of in-hospital mortality (pooled OR 2.27; 95% CI 1.80 – 2.86; 32 patient cohorts) and 1.9-fold higher odds of 3-month mortality (pooled OR 1.87; 95% CI 1.43–2.45; 14 patient cohorts) compared to community-onset stroke patients. Meta-analyses stratified by acute treatment received and study characteristics revealed consistently higher odds of death among in-hospital stroke patients compared to community-onset stroke patients. Acute treatment received, study setting, geographic region and components of study quality were significant sources of heterogeneity. Most concerns in study quality were due to potential risks of confounding. Conclusion: There was a consistently higher odds of in-hospital and 3-month mortality among in-hospital acute ischemic stroke patients compared to their community-onset counterparts, highlighting the need for targeted interventions to reduce this disparity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 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 tête enseignante, 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 ».