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Enregistrement W6962888954 · doi:10.17863/cam.58932

Stroke in COVID-19: a systematic review and meta-analysis

2020· article· en· W6962888954 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Language Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Diabetes mellitusAcute strokeDiseaseCoronary artery diseaseMortality rateVascular diseaseMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has become a global pandemic, affecting millions of people. However, the relationship between COVID-19 and acute cerebrovascular diseases (CVD) is unclear. Aims: We aimed to characterize the incidence, risk factors, clinical-radiological manifestations and outcome of COVID-19-associated stroke. Methods: Three medical databases were systematically reviewed for published articles on acute CVD in COVID-19 (December 2019-September 2020). The review protocol was previously registered (PROSPERO ID=CRD42020185476). Data were extracted from articles reporting 5 stroke cases in COVID-19. We complied with the PRISMA guidelines, and used the Newcastle–Ottawa Scale to assess data quality. Data were pooled using a random-effects model. Summary of review: Of 2,277 initially identified articles, 61 (2.7%) were entered in the meta-analysis. Out of 108,571 patients with COVID-19, acute CVD occurred in 1.4% (95%CI: 1.0-1.9). The most common manifestation was acute ischemic stroke (87.4%); intracerebral haemorrhage was less common (11.6%). Patients with COVID-19 developing acute CVD, compared to those who did not, were older (pooled median difference=4.8 years; 95%CI:1.7-22.4), more likely to have hypertension (OR=7.35; 95%CI:1.94-27.87), diabetes mellitus (OR=5.56; 95%CI:3.34-9.24), coronary artery disease (OR=3.12; 95%CI:1.61-6.02), and severe infection (OR=5.10; 95%CI:2.72-9.54). Compared to individuals who experienced a stroke without the infection, patients with COVID-19 and stroke were younger (pooled median difference=-6.0 years; 95%CI:-12.3 to -1.4), had higher NIHSS (pooled median difference=5; 95%CI:3-9), higher frequency of large vessel occlusion (OR=2.73; 95%CI:1.63-4.57), and higher in-hospital mortality rate (OR=5.21; 95% CI:3.43-7.90). Conclusions: Acute CVD is not uncommon in COVID-19, especially in those whom are severely infected and have pre-existing vascular risk factors. The pattern of large vessel occlusion and multi-territory infarcts suggest that cerebral thrombosis and/or thromboembolism could be possible causative pathways for the disease.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,043
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2020
Routes d'admission1
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