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Enregistrement W7073789942

Three-month stroke outcome The European Registers of Stroke (EROS) Investigators

2011· article· en· W7073789942 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (King's College London) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)Confidence intervalCase fatality rateLogistic regressionPopulationOutcome (game theory)NeurologyEpidemiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Contemporaneous data on variations in outcome after first-ever-lifetime stroke between European populations are lacking. We compared differences in case fatality rates, functional outcome, and living conditions 3 months after stroke within the European Registers of Stroke Collaboration. Methods: Population-based stroke registers were established in France (Dijon), Italy (Sesto Fiorentino), Lithuania (Kaunas), the United Kingdom (London), Spain (Menorca), and Poland (Warsaw). All patients with first-ever-lifetime stroke of all age groups from the source population (1,087,048 inhabitants) were included. Data collection took part between 2004 and 2006. The study investigated population variations in outcome at 3 months (death, institutionalization due to stroke, or Barthel Index below 12 points) using multivariable logistic regression analyses adjusted for age, sex, stroke severity, stroke subtype, and comorbidities. Results: A total of 2,034 patients with first-ever-lifetime stroke were included. Median age was 73 years, 52% were female. The mean weighted cumulative risk of death was 21.8% (95% confidence interval 20.0 to 23.6) with a 3-fold variation across populations. The weighted proportion of poor outcome was 41.3% (95% confidence interval 39.0 to 43.7) with a 2-fold variation across populations. Conclusion: More than 40% of patients had a poor outcome, defined as being dead, dependent, or institutionalized 3 months after stroke. Substantial outcome variations were found between populations that were explained by case mix variables in this analysis, yet a trend toward a higher risk of poor outcome was present in Kaunas. Neurology (R) 2011;76:159-165

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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