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Enregistrement W1751000351 · doi:10.3171/2012.4.aospine1246

Clinical prediction model for acute inpatient complications after traumatic cervical spinal cord injury: a subanalysis from the Surgical Timing in Acute Spinal Cord Injury Study

2012· article· en· W1751000351 sur OpenAlexaff
Jefferson R. Wilson, Paul M. Arnold, Anoushka Singh, Sukhvinder Kalsi‐Ryan, Michael G. Fehlings

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Spine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComplicationSpinal cord injuryLogistic regressionReceiver operating characteristicSurgeryUnivariate analysisAcute careMultivariate analysisSpinal cordInternal medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: While the majority of existing reports focus on complications sustained during the chronic stages after traumatic spinal cord injury (SCI), the objective in the current study was to characterize and quantify acute inpatient complications. In addition, the authors sought to create a prediction model using clinical variables documented at hospital admission to predict acute complication development. METHODS: Analyses were based on data from the Surgical Timing in Acute Spinal Cord Injury Study (STASCIS) data registry, which contains prospective information on adult patients with cervical SCIs who were enrolled at 6 North American centers over a 7-year period. All patients who underwent a standardized American Spinal Injury Association (ASIA) neurological examination within 24 hours of injury and whose follow-up information was available at the acute hospital discharge were included in the study. For purposes of classification, complications were divided into 5 major categories: 1) cardiopulmonary, 2) surgical, 3) thrombotic, 4) infectious, and 5) decubitus ulcer development. Univariate statistical analyses were performed to determine the relationship between complication occurrence and individual demographic, injury, and treatment variables. Multivariate logistic regression was subsequently performed to create a complication prediction model. Model discrimination was judged according to the area under the receiver operating characteristic curve. RESULTS: Complete complication information was available for 411 patients at the acute care discharge. One hundred sixty patients (38.9%) experienced 240 complications. The mean age among those who experienced at least one complication was 45.9 years, as compared with 43.5 years among those who did not have a complication (p = 0.18). In the univariate analysis, patients with complications were less likely to receive steroids at admission (p = 0.01), had a greater severity of neurological injury as indicated by the ASIA Impairment Scale (AIS) grade at presentation (p < 0.01), and a higher frequency of significant comorbidity (p = 0.04). In a multivariate logistic regression model, a severe initial AIS grade (p < 0.01), a high-energy injury mechanism (p = 0.07), an older age (p = 0.05), the absence of steroid administration (p = 0.02), and the presence of comorbid illness (p = 0.02) were associated with a greater likelihood of complication development during the period of acute hospitalization. The area under the curve value for the full model was 0.75, indicating acceptable predictive discrimination. CONCLUSIONS: These results will help clinicians to identify patients with cervical SCIs at greatest risk for complication development and thus allowing for the institution of aggressive complication prevention measures.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations65
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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