Predictors of All-cause Mortality among Stroke Patients in Kazakhstan: A Retrospective Study Using Integrated AI Data Extraction

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.63946/ehdi/16386
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Aim: To examine all-cause mortality predictors among lab indicators and drugs administered to stroke patients in Kazakhstan. Methods: This retrospective study analyzed data from 272 patient records derived from the UNEHS database (2014-2019). The GPT-4o model was used to dissect the records and assist in the extraction of lab and medication data; other clinical and demographic data were derived from the previous study [6]. Statistical analyses included univariate, multivariate, and imputed multivariate logistic regressions (STATA version 16.1). Results: In our cohort, deceased patients were older (66.1 vs. 58.6, p < 0.0001). Adjusted logistic regression revealed age (OR 1.04), hemoglobin (OR 0.97), and piracetam (OR 3.17) as independent predictors. After multiple imputation, Russian ethnicity (OR 2.79), PTI (OR 0.97), and dopamine (OR 5.23) became independent predictors, while piracetam lost its significance. Conclusions: Findings suggest the importance of future research on stroke predictors in bigger cohorts to facilitate the introduction of innovations to stroke patients’ care to potentially decrease the burden on the Kazakhstani population.