Admission to hospital versus non-admission after stroke:Trends and survival using the South London Stroke Register
Notice bibliographique
Résumé
Background: To identify trends and differences in survival between patients admitted to hospital versus non admission after first ever stroke. Methods: Population based stroke register of first in a life time strokes between 1995 and 2012 were examined. Baseline data were collection of socio-demographic factors, stroke subtype, case mix and risk factors before stroke. Survival curves were estimated with Kaplan-Meier methods. Results: 3464 patients were admitted to hospital for stroke. 458 patients were managed in the community. Patients admitted to hospital were more likely to be younger (P=0.02), have more severe impairments for stroke: coma, dysphagia, incontinence, haemorrhagic stroke (P<0.001) and atrial fibrillation (P=0.001). There was a significant trend for increasing admission across subsequent cohorts, 1995-2000 (83%), 2001-2006 (90%) and 2007-2012 (94%), P<0.001. Median (months) survival was higher for non admission (36 vs. 79), P<0.0001 and case fatality at 90 days was lower for non admission (24% vs. 2.6%), P<0.0001. When survival analysis was stratified according to Barthel ≥ 15 at day 7, there no significant differences in survival curves between both groups in 1995-2000 (P=0.5) or 2001-2006 (P=0.4) but there was a significant trend for higher survival rates for non admission in the 2007-2012 cohort (P=0.02). Conclusion: There is a significant trend for increasing hospital admission over time. There appears to be a survival advantage in the latter cohort for those patients with lower levels of clinical disability at day 7 who are not admitted which requires further explanation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».