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Enregistrement W1542799538 · doi:10.3171/2012.4.aospine1295

Predictors of pulmonary complications in blunt traumatic spinal cord injury

2012· article· en· W1542799538 sur OpenAlexaff
Bizhan Aarabi, James S. Harrop, Charles H. Tator, Melvin Alexander, Joseph R. Dettori, Robert G. Grossman, Michael G. Fehlings, Stuart E. Mirvis, Kathirkamanathan Shanmuganathan, Katie M. Zacherl, Keith D. Burau, Ralph F. Frankowski, Elizabeth G. Toups, Christopher I. Shaffrey, James D. Guest, Susan J. Harkema, Nader M. Habashi, Penny Andrews, Michele M. Johnson, Michael K. Rosner

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpinal cord injuryPneumoniaPleural effusionIncidence (geometry)SurgeryInternal medicineSpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: Pulmonary complications are the most common acute systemic adverse events following spinal cord injury (SCI), and contribute to morbidity, mortality, and increased length of hospital stay (LOS). Identification of factors associated with pulmonary complications would be of value in prevention and acute care management. Predictors of pulmonary complications after SCI and their effect on neurological recovery were prospectively studied between 2005 and 2009 at the 9 hospitals in the North American Clinical Trials Network (NACTN). METHODS: The authors sought to address 2 specific aims: 1) define and analyze the predictors of moderate and severe pulmonary complications following SCI; and 2) investigate whether pulmonary complications negatively affected the American Spinal Injury Association (ASIA) Impairment Scale conversion rate of patients with SCI. The NACTN registry of the demographic data, neurological findings, imaging studies, and acute hospitalization duration of patients with SCI was used to analyze the incidence and severity of pulmonary complications in 109 patients with early MR imaging and long-term follow-up (mean 9.5 months). Univariate and Bayesian logistic regression analyses were used to analyze the data. RESULTS: In this study, 86 patients were male, and the mean age was 43 years. The causes of injury were motor vehicle accidents and falls in 80 patients. The SCI segmental level was in the cervical, thoracic, and conus medullaris regions in 87, 14, and 8 patients, respectively. Sixty-four patients were neurologically motor complete at the time of admission. The authors encountered 87 complications in 51 patients: ventilator-dependent respiratory failure (26); pneumonia (25); pleural effusion (17); acute lung injury (6); lobar collapse (4); pneumothorax (4); pulmonary embolism (2); hemothorax (2), and mucus plug (1). Univariate analysis indicated associations between pulmonary complications and younger age, sports injuries, ASIA Impairment Scale grade, ascending neurological level, and lesion length on the MRI studies at admission. Bayesian logistic regression indicated a significant relationship between pulmonary complications and ASIA Impairment Scale Grades A (p = 0.0002) and B (p = 0.04) at admission. Pulmonary complications did not affect long-term conversion of ASIA Impairment Scale grades. CONCLUSIONS: The ASIA Impairment Scale grade was the fundamental clinical entity predicting pulmonary complications. Although pulmonary complications significantly increased LOS, they did not increase mortality rates and did not adversely affect the rate of conversion to a better ASIA Impairment Scale grade in patients with SCI. Maximum canal compromise, maximum spinal cord compression, and Acute Physiology and Chronic Health Evaluation-II score had no relationship to pulmonary complications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations68
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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