Systematic review of clinical prediction tools and prognostic factors in aneurysmal subarachnoid hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical prediction tools assist in clinical outcome prediction. They quantify the relative contributions of certain variables and condense information that identifies important indicators or predictors to a targeted condition. This systematic review synthesizes and critically appraises the methodologic quality of studies that derive both clinical predictors and clinical predictor tools used to determine outcome prognosis in patients suffering from aneurysmal subarachnoid hemorrhage (SAH). METHODS: This systematic review included prospective and retrospective cohort studies, and randomized controlled trials (RCTs) investigating prognostic factors and clinical prediction tools associated with determining the neurologic outcome in adult patients with aneurysmal SAH. RESULTS: Twenty-two studies were included in this systemic review. Independent, confounding, and outcome variables were studied. Methodologic quality of individual studies was also analyzed. Included were 3 studies analyzing databases from RCTs, 8 prospective cohort studies, and 11 retrospective cohort studies. The most frequently retained significant clinical prognostic factors for long-term neurologic outcome prediction include age, neurological grade, blood clot thickness, and aneurysm size. CONCLUSIONS: Systematic reviews for clinical prognostic factors and clinical prediction tools in aneurysmal SAH face a number of methodological challenges. These include within and between study patient heterogeneity, regional variations in treatment protocols, patient referral biases, and differences in treatment, and prognosis viewpoints across different cultures.
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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 | 0,019 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».